SKILLEMALL.ai

AC defragmenter

Дефрагментация структурных знаний для рабочих пространств OpenClaw. Находит информацию, правила и операционные факты, которые разбросаны по неправильным файлам или встроены в неправильный слой, а затем перезаписывает их в правильные файлы, не удаляя исходный материал. Используйте, когда рабочее пространство кажется фрагментированным, логика встроена в cron/jobs вместо файлов потоков, предпочтения разбросаны, или факты существуют, но не собраны в одну связную рабочую структуру.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Structural knowledge defragmentation for OpenClaw workspaces. Finds in…»

Structural knowledge defragmentation for OpenClaw workspaces. Finds information, rules, and operational facts that are spread across the wrong files or embedded in the wrong layer, then rewrites them into the proper files without deleting source material. Use when the workspace feels fragmented, logic is embedded in cron/jobs instead of flow files, preferences are scattered, or facts exist but are not assembled into one coherent working structure.

ClawHub Agent Skills автор: Ivan Balukov v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 255 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Дефрагментация структурных знаний для рабочих пространств OpenClaw.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, отчётность по ходу

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 2. 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 58/100

    • 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
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 85Шаги. Шагов: 48, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1255 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 451 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill only provides instructions for reorganizing workspace knowledge and includes clear dry-run, approval, and write-scope limits.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.