AC claw-mechanic
Диагностирует, аудирует и ремонтирует хосты OpenClaw, когда агент, шлюз, плагин, cron, маршрут модели, движок памяти, канал, политика утверждения или обновление выглядят неисправными, дорогими, медленными, зацикленными, устаревшими или неправильно настроенными. Используйте для сфокусированных проверок состояния OpenClaw, анализа после обновления, проверки обновлений плагинов, аудита подключения поставщиков моделей/API, решения проблем с таймаутами cron/первопричинами, проблем с утверждением/рецензированием exec и планов исправления, которые требуют реальных доказательств на основе документации openclaw.ai, а не догадок.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Diagnose, audit, and repair OpenClaw hosts when an agent, gateway, plu…»
Diagnose, audit, and repair OpenClaw hosts when an agent, gateway, plugin, cron, model route, memory engine, channel, approval policy, or update looks broken, expensive, slow, looping, stale, or misconfigured. Use for focused OpenClaw health checks, post-update triage, plugin update verification, model provider/API wiring audits, cron timeout/root-cause work, exec approval/reviewer problems, and rectification plans that need live proof against openclaw.ai docs instead of guesses.
Диагностирует, аудирует и ремонтирует хосты OpenClaw, когда агент, шлюз, плагин, cron, маршрут модели, движок памяти, канал, политика утверждения или…
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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: 8. 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 51/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 85Шаги. Шагов: 78, расплывчатых формулировок: 1
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3026 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Скилл сам сортирует и ранжирует выдачу: это работа системы на той стороне, а не модели
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
- +4Нет примеров входа/выхода
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 484 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 78 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.