SKILLEMALL.ai

AC agent-maker

Создавайте автономных ИИ-агентов для OpenClaw с управляемым обнаружением — уточняет цель, личность, навыки, каналы, автоматизацию и безопасность перед генерацией полностью сконфигурированного рабочего пространства агента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create autonomous AI agents for OpenClaw with guided discovery — clari…»

Create autonomous AI agents for OpenClaw with guided discovery — clarifies purpose, personality, skills, channels, automation, and security before generating a fully configured agent workspace.

ClawHub Agent Skills автор: AnhNT v1.0.0 MIT-0 6 файлов · 1 скрипт тело ≈ 3 206 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Создавайте автономных ИИ-агентов для OpenClaw с управляемым обнаружением — уточняет цель, личность, навыки, каналы, автоматизацию и безопасность перед…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, согласованность, повторный запуск

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 6. 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 60/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (agent-maker) не совпадает с папкой (agent-maker-2)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 85Шаги. Шагов: 120, расплывчатых формулировок: 3
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3206 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 193 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 29 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 120 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill appears to do what it claims, but it can create persistent autonomous OpenClaw agents with broad access unless the user carefully limits and reviews the configuration.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.