SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC swarmclaw

Управление парком ваших агентов SwarmClaw, создание и назначение задач, проверка статуса агентов и сеансов, запуск рабочих процессов и оркестрация многоагентной работы из чата. Используйте, когда вас просят направить работу другим агентам, проверить, чем занимаются агенты, запустить диагностику или координировать работу в экземпляре панели управления SwarmClaw.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Manage your SwarmClaw agent fleet, create and assign tasks, check agen…»

Manage your SwarmClaw agent fleet, create and assign tasks, check agent and session status, trigger workflows, and orchestrate multi-agent work from chat. Use when asked to dispatch work to other agents, check what agents are doing, run diagnostics, or coordinate across a SwarmClaw dashboard instance.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 1 файл тело ≈ 1 165 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Управление парком ваших агентов SwarmClaw, создание и назначение задач, проверка статуса агентов и сеансов, запуск рабочих процессов и оркестрация…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "emoji"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 12, 15): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1165 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
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 302 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +4Есть примеры (14 блоков кода)

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