AD openai-auth-switcher-public
Публикуемый навык OpenClaw, ориентированный на веб, для переключения учетных записей OpenAI OAuth. Используйте, когда вам нужен многоразовый общедоступный рабочий процесс для первоначального захвата, обнаружения среды, проверок состояния, инспекции во время выполнения, управления слотами, валидации в сухом режиме, контролируемых экспериментов по переключению, планирования отката и безопасной для релиза упаковки без объединения снимков аутентификации в реальном времени, журналов, обратных вызовов или других данных среды выполнения, специфичных для машины.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Web-first, publishable OpenClaw skill for OpenAI OAuth account switchi…»
Web-first, publishable OpenClaw skill for OpenAI OAuth account switching. Use when you need a reusable public-track workflow for first-run takeover, environment discovery, doctor checks, runtime inspection, slot management, dry-run validation, controlled switch experiments, rollback planning, and release-safe packaging without bundling live auth snapshots, logs, callbacks, or other machine-specific runtime data.
Публикуемый навык OpenClaw, ориентированный на веб, для переключения учетных записей OpenAI OAuth.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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: 49. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 85Шаги. Шагов: 43, расплывчатых формулировок: 2
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 929 токенов
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
- -36 из 23 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 415 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 15)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.