SKILLEMALL.ai

BD openclaw-cost-optimizer

Анализирует использование токенов и затраты OpenClaw, выявляет сценарии с высоким потреблением (длинные диалоги, частые cron-задачи, большой контекст), дает конкретные рекомендации по оптимизации (снижение модели, сжатие контекста, корректировка частоты cron). Чистый Node.js, без внешних зависимостей. Выдает четкий отчет о затратах.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«分析 OpenClaw 的 token 使用和成本,识别高消耗场景(长对话、频繁 cron、大 context),给出具体优化建议(模型降级…»

分析 OpenClaw 的 token 使用和成本,识别高消耗场景(长对话、频繁 cron、大 context),给出具体优化建议(模型降级、context 压缩、cron 频率调整)。纯 Node.js,无外部依赖。输出清晰的成本报告。

ClawHub Agent Skills автор: dagangtj v1.0.0 7 файлов тело ≈ 1 418 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Анализирует использование токенов и затраты OpenClaw, выявляет сценарии с высоким потреблением (длинные диалоги, частые cron-задачи, большой контекст), дает…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: openclaw-cost-optimizer (ClawHub)

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 7. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "security"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (openclaw-cost-optimizer) не совпадает с папкой (openclaw-cost-analyzer)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 56
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1418 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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)
  • +3Длина description 119: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 36 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill appears to be a local OpenClaw cost analyzer that reads local session logs and writes a local cost report, with no evidence of network transfer or hidden execution.
LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.