SKILLEMALL.ai

BD jqopenclaw-node-invoker

Единый вызов node.invoke через Gateway для выполнения возможностей JQOpenClawNode (file.read, file.write, process.exec, process.manage, system.run, process.which, system.info, system.screenshot, system.notify, system.clipboard, system.input, node.selfUpdate). Используется, когда пользователю требуется удаленное чтение/запись файлов, перемещение/удаление файлов, создание/удаление каталогов, управление процессами (список/поиск/завершение), выполнение удаленных процессов, проверка исполняемости команд, сбор системной информации, сбор снимков экрана, системные всплывающие окна, чтение/запись системного буфера обмена, управление вводом (мышь/клавиатура), самообновление узла, устранение неполадок с доступностью команд узла или исправление ошибок параметров node.invoke.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«统一通过 Gateway 的 node.invoke 调用 JQOpenClawNode 能力(file.read、file.write、p…»

统一通过 Gateway 的 node.invoke 调用 JQOpenClawNode 能力(file.read、file.write、process.exec、process.manage、system.run、process.which、system.info、system.screenshot、system.notify、system.clipboard、system.input、node.selfUpdate)。当用户需要远程文件读写、文件移动/删除、目录创建/删除、进程管理(列表/搜索/终止)、远程进程执行、命令可执行性探测、系统信息采集、截图采集、系统弹窗、系统剪贴板读写、输入控制(鼠标/键盘)、节点自更新、节点命令可用性排查或修复 node.invoke 参数错误时使用。

ClawHub Agent Skills автор: Jason v26.3.9 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 965 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Единый вызов node.invoke через Gateway для выполнения возможностей JQOpenClawNode (file.read, file.write, process.exec, process.manage, system.run…

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

  • 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: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 132
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1965 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 348 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 132 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a disclosed remote-administration skill, but it gives an agent broad control over a computer without enough built-in scoping or approval guidance for sensitive actions.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.