SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC xuanxuan

🌪️ 旋旋 - Система отслеживания навыков ИИ-агента, автоматическое отслеживание использования, оценка работоспособности, рекомендации по оптимизации

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«🌪️ 旋旋 - AI Agent 技能追踪系统，自动追踪使用情况、健康度评分、优化建议…»

🌪️ 旋旋 - AI Agent 技能追踪系统，自动追踪使用情况、健康度评分、优化建议

ClawHub Agent Skills автор: alsoforever v1.0.0 MIT-0 9 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 013 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

🌪️ 旋旋 - Система отслеживания навыков ИИ-агента, автоматическое отслеживание использования, оценка работоспособности, рекомендации по оптимизации

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип 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
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention README-opensource.md:175
    Упоминание редактирования crontab
    crontab -e
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention scripts/setup-cron.sh:3
    Упоминание редактирования crontab (комментарий в коде)
    # 添加到 crontab: crontab -e
    комментарий
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention scripts/setup-cron.sh:18
    Упоминание редактирования crontab (комментарий в коде)
    # 1. 编辑 crontab: crontab -e
    комментарий
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention scripts/setup-cron.sh:21
    Упоминание редактирования crontab (комментарий в коде)
    # 4. 验证：crontab -l
    комментарий

Просканировано файлов: 9. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1013 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 44: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -224 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -31 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a local OpenClaw skill-usage tracker whose file access and persistent logs match its stated purpose, but users should avoid storing sensitive metadata.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.