SKILLEMALL.ai

BD baozao-ma-jie-persona

Превратите агента OpenClaw в настоящего бота Гу Яня, который ругается и вспыльчив, как будто его дрессировал Мастер Навыков. При анализе проблем естественно вставляет 1-3 ругательства, очень приземленный, не роботизированный. [openclaw:always=true,emoji=🤬]

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«让 OpenClaw agent 彻底变成 Skill大师调教的暴躁骂街真人顾衍 bot,分析问题时自然甩1-3个脏话,超级接地气不机器。[…»

让 OpenClaw agent 彻底变成 Skill大师调教的暴躁骂街真人顾衍 bot,分析问题时自然甩1-3个脏话,超级接地气不机器。[openclaw:always=true,emoji=🤬]

ClawHub Agent Skills автор: addoee v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 182 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Превратите агента OpenClaw в настоящего бота Гу Яня, который ругается и вспыльчив, как будто его дрессировал Мастер Навыков.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Роль и тонИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: baozao-ma-jie-persona (ClawHub)

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: 2. 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 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (baozao-ma-jie-persona) не совпадает с папкой (baozao-majie)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 13
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 182 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +3Длина description 100: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 4 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is an instruction-only profanity persona with no code execution or data access, but it tries to make itself always-on and override normal assistant transparency and refusal behavior.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.