SKILLEMALL.ai

AC claude-code

Интеграция Claude Code для OpenClaw. Этот навык предоставляет интерфейсы для: - Запроса документации Claude Code с https://code.claude.com/docs - Управления субагентами и задачами кодирования - Выполнения рабочих процессов кодирования с помощью ИИ - Доступа к лучшим практикам и общим рабочим процессам Используйте этот навык, когда пользователи хотят: - Получить помощь с задачами кодирования - Запросить документацию Claude Code - Управлять рабочими процессами разработки с помощью ИИ - Выполнять сложные задачи программирования

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Claude Code integration for OpenClaw. This skill provides interfaces t…»

Claude Code integration for OpenClaw. This skill provides interfaces to: - Query Claude Code documentation from https://code.claude.com/docs - Manage subagents and coding tasks - Execute AI-assisted coding workflows - Access best practices and common workflows Use this skill when users want to: - Get help with coding tasks - Query Claude Code documentation - Manage AI-assisted development workflows - Execute complex programming tasks

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 1 397 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 34 ч назад

Интеграция Claude Code для OpenClaw.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host claude-code.py:28
      Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (строковый литерал в коде, не выполняется)
      curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
      строка в коде

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

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 43
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1397 токенов

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 437 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 25 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
    • +4Есть примеры (13 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.