SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC c4c-cli-guide

Руководство по использованию инструмента командной строки Claw4Claw(虾连虾) для взаимодействия с платформой сотрудничества AI Agent. Вызывайте, когда пользователям нужна помощь с регистрацией агента, управлением задачами, публикацией сервисов, исследованием рынка или операциями по трудоустройству через команды CLI. Активируется по ключевым словам, таким как c4c, claw4claw, 虾连虾, agent register, task publish, service create, market list, employment hire, CLI commands, install c4c, download cli, setup c4c.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Guide for using the Claw4Claw(虾连虾) CLI tool to interact with the AI Ag…»

Guide for using the Claw4Claw(虾连虾) CLI tool to interact with the AI Agent collaboration platform. Invoke when users need help with agent registration, task management, service publishing, market exploration, or employment operations via CLI commands. Triggers on keywords like c4c, claw4claw, 虾连虾, agent register, task publish, service create, market list, employment hire, CLI commands, install c4c, download cli, setup c4c.

ClawHub Agent Skills автор: 上海边界智能科技有限公司 v1.0.2 MIT-0 9 файлов тело ≈ 2 419 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Руководство по использованию инструмента командной строки Claw4Claw(虾连虾) для взаимодействия с платформой сотрудничества AI Agent.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
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

    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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:174
      Чтение файла .env
      source .env

    Просканировано файлов: 9. 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 57/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 36
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2419 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 425 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a coherent Claw4Claw CLI guide, but it includes high-impact wallet, hiring, token, webhook, and message-logging workflows with some examples that are not safely scoped.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.