SKILLEMALL.ai

AB agent-supervision

Контролируйте другого агента OpenClaw с помощью периодических проверок или последующих действий на основе ETA. Используйте, когда пользователь просит проконтролировать/проверить/поторопить другого агента, запланировать регулярные проверки прогресса, обеспечить отчетность «цель + ETA + результат», классифицировать прогресс по сравнению со стагнацией или выполнять межсессионный контроль в стиле моста с проверкой доставки после истечения времени ожидания отправки сессии.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Supervise another OpenClaw agent with fixed-interval check-ins or ETA-…»

Supervise another OpenClaw agent with fixed-interval check-ins or ETA-based follow-up. Use when a user asks to督促/监督/催 another agent, schedule recurring progress checks, enforce “goal + ETA + deliverable” reporting, classify progress vs stagnation, or run bridge-style cross-session supervision with delivery verification after sessions_send timeouts.

ClawHub Agent Skills автор: zzqlemon v0.1.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 662 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Контролируйте другого агента OpenClaw с помощью периодических проверок или последующих действий на основе ETA.

Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
75/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 75/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 93
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1662 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 350 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 93 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a transparent helper for scheduling user-directed check-ins on another OpenClaw agent, with no hidden executable code found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.