SKILLEMALL.ai

BF acp-adapter-layer

Слой адаптера ACP (Agent Control Protocol) для фабрики полностекового программного обеспечения, ориентированного на ИИ — обеспечивает бесшовную интеграцию между многоагентными рабочими процессами ASF и протоколом ACP OpenClaw. Обеспечивает интеграцию IDE, управление сеансами и преобразование протоколов инструментов для сред разработки, ориентированных на ИИ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«ACP (Agent Control Protocol) Adapter Layer for AI Native Full-Stack So…»

ACP (Agent Control Protocol) Adapter Layer for AI Native Full-Stack Software Factory - provides seamless integration between ASF multi-agent workflows and OpenClaw's ACP protocol. Enables IDE integration, session management, and tool protocol conversion for AI-native development environments.

ClawHub Agent Skills автор: alshowse-tech v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 5 259 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Слой адаптера ACP (Agent Control Protocol) для фабрики полностекового программного обеспечения, ориентированного на ИИ — обеспечивает бесшовную интеграцию…

Как процесс F 34/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

ИнтеграцияИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
54
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
34/100
Не запустится
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. 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: 4. 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5259 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "role"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "scope"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "output-format"

Процессный рейтинг: все десять параметров 34/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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: 2, без проверки текущего состояния
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5259 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте

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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -216 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 293 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 54.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed local ACP-to-OpenClaw adapter with broad but purpose-aligned IDE session and tool-bridging behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.