SKILLEMALL.ai

AC openclaw-guide

Руководство по настройке, конфигурации, командам, маршрутизации и устранению неполадок OpenClaw. Используйте, когда пользователь спрашивает, как работает OpenClaw, как его настроить, почему канал или агент ведет себя некорректно, или как диагностировать проблемы с шлюзом/каналом/сеансом. Сначала отдавайте предпочтение локальным документам, затем проверьте конкретное поддерево конфигурации, прежде чем предлагать изменения. Не для проектирования или аудита самих навыков.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Guide for OpenClaw setup, config, commands, routing, and troubleshooti…»

Guide for OpenClaw setup, config, commands, routing, and troubleshooting. Use when the user asks how OpenClaw works, how to configure it, why a channel or agent is misbehaving, or how to diagnose gateway/channel/session issues. Prefer local docs first, then inspect the specific config subtree before suggesting changes. Not for designing or auditing skills themselves.

ClawHub Agent Skills автор: Don Zurbrick v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 707 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Руководство по настройке, конфигурации, командам, маршрутизации и устранению неполадок OpenClaw.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, отчётность по ходу

ИнтеграцияИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Согласованность вес 8
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 64/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (openclaw-guide) не совпадает с папкой (openclaw-guide-zurbrick)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 51
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 707 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 369 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 51 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The artifacts appear to be coherent ClawHub developer and maintainer skills with disclosed local, GitHub, Convex, and moderation workflows rather than hidden or unrelated behavior.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.