SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC automatic-skill

Ежедневная автоматическая фабрика Skill — позволяет openclaw и Claude полностью автономно исследовать, проектировать, генерировать, тестировать и выпускать совершенно новые skill без какого-либо вмешательства человека. Встроенный 10-этапный конвейер (Исследование → Дизайн → SEO → Создание → Обзор → Самостоятельный запуск → Самопроверка → Загрузка → Проверка → Финальный обзор), автоматически выбирает тему каждый день в 02:00 и запускает полный процесс, выводя готовый к производству skill, отправляемый в GitHub и clawHub. Также можно вручную указать идею для запуска или вызвать отдельный этап для отладки/итерации. Поддерживает использование собственной конвейерной линии для обновления, SEO-оптимизации и повторного выпуска существующих skill. Используйте, когда пользователь просит автоматически сгенерировать skill, проверить статус ежедневного конвейера, итерировать существующий skill или опубликовать в GitHub и clawHub.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«每日 Skill 自动工厂 — 让 openclaw 和 Claude 完全自主地调研、设计、生成、测试并发布全新 skill，全程零人工介…»

每日 Skill 自动工厂 — 让 openclaw 和 Claude 完全自主地调研、设计、生成、测试并发布全新 skill，全程零人工介入。内置 10 阶段流水线（Research → Design → SEO → Create → Review → Self-Run → Self-Check → Upload → Verify → Final Review），每天凌晨 02:00 自动选题跑完整流程，输出推送到 GitHub 和 clawHub 的生产级 skill。也可手动指定 idea 触发，或单独调用某一阶段进行调试/迭代。支持用自身流水线对已有 skill 做升级、SEO 优化和重新发布。Use it when the user asks to auto-generate a skill, check daily pipeline status, iterate an existing skill, or publish to GitHub and clawHub.

ClawHub Agent Skills автор: Cosmos Fang v1.4.1 MIT-0 22 файла тело ≈ 3 100 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Ежедневная автоматическая фабрика Skill — позволяет openclaw и Claude полностью автономно исследовать, проектировать, генерировать, тестировать и выпускать…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

АнализаторGitHubИнфраструктураМаркетингИИ 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Инструменты и файлы вес 18
60
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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2

    ✓ Guard не нашёл подозрительного поведения. 2 совпадений — это строки атак, процитированные в документации самого скилла по безопасности.

    Просканировано файлов: 22. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "keywords"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requirements"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, git), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 45
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3100 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (18 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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
    • -219 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • -31 из 16 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 446 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is a disclosed automation factory for creating and publishing skills, but it can use your GitHub and ClawHub accounts for unattended public publishing and daily scheduled runs.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.