SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC team-builder

Разверните команду роста SaaS с несколькими агентами на OpenClaw с общим рабочим пространством, асинхронной почтовой связью, задачами по расписанию cron, глубоким сканированием кода проекта (Deep Dive) и опциональной интеграцией с Telegram. Используйте при создании или обновлении команд с несколькими агентами для работы с SaaS/product-matrix. По умолчанию поддерживает два трека разработки: `devops` для доставки/развертывания/окружения/приемки и `fullstack-dev` для реализации/глубокого анализа модулей/выполнения кода только с помощью Claude через прямой acpx или непрерывность существующего сеанса. Включает возможность Project Deep Dive, чтобы общие файлы знаний о продукте (схема БД, маршруты, модели, сервисы, аутентификация, интеграции, технический долг и т. д.) могли эффективно генерироваться и потребляться всеми агентами. Поддерживает настраиваемое имя команды, роли агентов, модели, часовой пояс и ботов Telegram.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deploy a multi-agent SaaS growth team on OpenClaw with shared workspac…»

Deploy a multi-agent SaaS growth team on OpenClaw with shared workspace, async inbox communication, cron-scheduled tasks, deep project code scanning (Deep Dive), and optional Telegram integration. Use when building or upgrading multi-agent teams for SaaS/product-matrix work. Supports dual-development tracks by default: `devops` for delivery/deploy/environment/acceptance and `fullstack-dev` for implementation/module deep-dive/claude-only coding execution using direct acpx or existing session continuity. Includes Project Deep Dive capability so shared product knowledge files (DB schema, routes, models, services, auth, integrations, tech debt, etc.) can be generated and consumed efficiently by all agents. Supports customizable team name, agent roles, models, timezone, and Telegram bots.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 18 файлов тело ≈ 5 653 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Разверните команду роста SaaS с несколькими агентами на OpenClaw с общим рабочим пространством, асинхронной почтовой связью, задачами по расписанию cron…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ИнтеграцияTelegramИИ и агентыРазработкаИнфраструктуратип 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
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 18. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Deploy a multi-agent SaaS growth team on OpenClaw with shared work… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5653 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 19, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5653 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 118
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • 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
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 794 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 54 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 118 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.