SKILLEMALL.ai

BB team-builder

Развертывание рабочей области команды SaaS с несколькими агентами на OpenClaw в один клик. Включает две линии разработки (доставка DevOps + реализация Fullstack-Dev), планирование в реальном времени, проверку по расписанию cron, каталог знаний о продуктах Deep Dive, руководство по онбордингу. Поддерживает настраиваемые роли, модели, часовые пояса, опциональное подключение Telegram.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«在 OpenClaw 上一键部署多 Agent SaaS 团队工作区。内置双开发轨(devops 交付 + fullstack-dev 实现…»

在 OpenClaw 上一键部署多 Agent SaaS 团队工作区。内置双开发轨(devops 交付 + fullstack-dev 实现)、实时 spawn 调度、cron 巡检、Deep Dive 产品知识目录、onboarding 引导。支持自定义角色、模型、时区,可选 Telegram 接入。

ClawHub Agent Skills автор: beyound87 v3.0.0 MIT-0 18 файлов тело ≈ 5 245 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Развертывание рабочей области команды SaaS с несколькими агентами на OpenClaw в один клик.

Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ПроцедураTelegramИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
74/100
Почти готов
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
40
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 18. 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5245 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 74/100

  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5245 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 124
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 152 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 48 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 124 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is a coherent team-deployment tool, but it asks users to make persistent global OpenClaw and cron changes without enough built-in review or rollback controls.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.