SKILLEMALL.ai

BC skill-creator-plus

Создание, редактирование, оптимизация или проверка навыков OpenClaw AgentSkills. Активируется при создании нового навыка или изменении существующего. Предоставляет полное руководство по рабочему процессу: проектирование структуры навыка, спецификация frontmatter, формат _meta.json, правила сканера ClawHub, поэтапное раскрытие информации, контрольный список проверки и процесс публикации. Вывод: SKILL.md + _meta.json.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«创建、编辑、优化或审查 OpenClaw AgentSkills 技能。当创建新技能或修改现有技能时触发。提供完整的工作流程指引:技能结构设…»

创建、编辑、优化或审查 OpenClaw AgentSkills 技能。当创建新技能或修改现有技能时触发。提供完整的工作流程指引:技能结构设计、frontmatter 规范、_meta.json 格式、ClawHub scanner 规则、渐进式披露设计、validation checklist 及发布流程。输出:SKILL.md + _meta.json。

ClawHub Agent Skills автор: AxelHu v1.2.2 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 696 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Создание, редактирование, оптимизация или проверка навыков OpenClaw AgentSkills.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Unexpected flow-map-end token in YAML stream: "}" at line 3, column 65: metadata: {"openclaw":{"emoji":"🛠️","requires":{"anyBins":[]}}}} ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 126
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2696 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 180 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 50 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 126 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only skill for creating OpenClaw skills, with no bundled executable code, credentials, persistence, or hidden install behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.