SKILLEMALL.ai

AC task-router

Распределенная очередь задач и координатор агентов для многоагентных систем OpenClaw. Направляйте задачи специализированным агентам по совпадению возможностей, отслеживайте жизненный цикл задач, обрабатывайте асинхронные передачи, перебалансируйте нагрузку и управляйте "мертвыми письмами". Используйте, когда: (1) Создаете задачи программно или из "heartbeats", (2) Направляете работу специализированным агентам на основе их возможностей, (3) Отслеживаете статус и завершение задач, (4) Координируете многоэтапные рабочие процессы между агентами, (5) Обрабатываете асинхронную работу агентов без блокировки основных сессий.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Distributed task queue and agent coordinator for OpenClaw multi-agent…»

Distributed task queue and agent coordinator for OpenClaw multi-agent systems. Route tasks to specialized agents by capability matching, track task lifecycle, handle async handoffs, rebalance loads, and manage dead letters. Use when: (1) Creating tasks programmatically or from heartbeats, (2) Routing work to specialized agents based on capabilities, (3) Monitoring task status and completion, (4) Coordinating multi-step workflows across agents, (5) Handling async agent work without blocking main sessions.

ClawHub Agent Skills автор: captmarbles v1.0.0 2 файла тело ≈ 3 669 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Распределенная очередь задач и координатор агентов для многоагентных систем OpenClaw.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Distributed task queue and agent coordinator for OpenClaw multi-ag… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (task-router) не совпадает с папкой (task-router-skill)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 18
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3669 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 509 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 26 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +4Есть примеры (16 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent task-routing guide, but users should be careful because it stores task state locally and can route work automatically between agents.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.