AF clawflow
Протокол для многоагентного сотрудничества через передачу сообщений OpenClaw и рекурсивные графы зависимостей задач (DAG). Используйте этот навык, когда пользователь хочет координировать работу между несколькими агентами OpenClaw, разбивать сложные задачи на подзадачи с зависимостями или создавать любой конвейер для нескольких агентов. Также активируйте, когда пользователь упоминает «оркестрация агентов», «граф задач», «многоагентность», «диспетчеризация», «конвейер агентов», «делегирование задач», «сотрудничество агентов» или хочет разбить проект на параллелизуемые этапы, обрабатываемые разными агентами. Используйте его, даже если пользователь просто говорит «Мне нужно, чтобы несколько агентов работали вместе».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Protocol for multi-agent collaboration via OpenClaw's message-passing…»
Protocol for multi-agent collaboration via OpenClaw's message-passing and recursive task DAGs. Use this skill whenever the user wants to coordinate work across multiple OpenClaw agents, decompose complex tasks into subtasks with dependencies, or build any kind of multi-agent pipeline. Also trigger when the user mentions "agent orchestration", "task DAG", "multi-agent", "dispatch", "agent pipeline", "delegate tasks", "agent collaboration", or wants to break a project into parallelisable steps handled by different agents. Use it even if the user just says "I need multiple agents to work together."
Протокол для многоагентного сотрудничества через передачу сообщений OpenClaw и рекурсивные графы зависимостей задач (DAG).
Как процесс F 52/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/schemas.md, references/agent-loop.md, references/coordinating.md
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/schemas.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/agent-loop.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/coordinating.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/message.py
Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): references/schemas.md, references/agent-loop.md, references/coordinating.md
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Шаги. Шагов: 30
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2077 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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
- +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
- +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 602 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.