SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC easy-openclaw

Мастер настройки OpenClaw. Использует процесс «Тестирование уровня 0 (опционально) + первые 3 раунда оптимизации + подключение расширений на 4-м раунде»: базовый уровень рекомендаций (включая поиск в сети и режимы разрешений), уровень усиления каналов (оптимизация ветвей Discord/Feishu/Telegram), уровень рекомендаций навыков (исполняемый, можно пропустить), руководство по подключению новых каналов (можно пропустить). Помогает пользователям быстро завершить начальную настройку или оптимизацию конфигурации OpenClaw. Активируется, когда пользователь говорит «оптимизировать openclaw», «мастер настройки», «инициализация openclaw», «опыт слишком плохой, хочу настроить в один клик» и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OpenClaw 配置优化向导。采用“第 0 层测试观测（可选）+ 前 3 轮优化 + 第 4 轮接入扩展”流程：基础推荐层（含联网搜索与权…»

OpenClaw 配置优化向导。采用“第 0 层测试观测（可选）+ 前 3 轮优化 + 第 4 轮接入扩展”流程：基础推荐层（含联网搜索与权限模式）、渠道增强层（Discord/Feishu/Telegram 分支优化）、Skills 推荐层（可执行可跳过）、新增渠道接入引导（可跳过）。用于帮助用户快速完成 OpenClaw 初始化或优化配置。用户说到“优化 openclaw”“配置向导”“openclaw 初始化”“体验太差想一键整理配置”等场景时触发。

ClawHub Agent Skills автор: 人工大黑 v1.0.0 MIT-0 12 файлов тело ≈ 1 647 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Мастер настройки OpenClaw.

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

ПроцедураDiscordTelegramGitHubИнфраструктуратип 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
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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

  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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Утечка данных net-credential-use references/layer2-channels.md:50
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла; в кавычках — упоминание, а не команда)
    3. 固定正查：`curl -s "https://discord.com/api/v10/channels/<channelId>" -H "Authorization: Bot $TOKEN" | jq '{id,guild_id,name,type,message,code}'`
    vendor-hostв кавычках
  • низкая Утечка данных net-credential-use references/layer2-channels.md:55
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла; в кавычках — упоминание, а не команда)
    5. 固定反查：`curl -s "https://discord.com/api/v10/guilds/<guildId>/channels" -H "Authorization: Bot $TOKEN" | jq '.[] | select(.id=="<channelId>") | {id,name,type}'`
    vendor-hostв кавычках
  • низкая Обфускация obf-hex-escape-chain references/layer3-skills.md:71
    Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - 核心文档：`https://github.com/slowmist/openclaw-security-practice-guide/blob/main/docs/OpenClaw%E6%9E%81%E7%AE%80%E5%AE%89%E5%85%A8%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E6%8C%87%E5%8D%97.md`
    в кавычках
  • низкая Утечка данных net-credential-use references/troubleshooting.md:91
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
    curl -s "https://discord.com/api/v10/channels/<channelId>" -H "Authorization: Bot $TOKEN" | jq '{id,guild_id,name,type,message,code}'
    vendor-host
  • низкая Утечка данных net-credential-use references/troubleshooting.md:99
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
    curl -s "https://discord.com/api/v10/guilds/<guildId>/channels" -H "Authorization: Bot $TOKEN" | jq '.[] | select(.id=="<channelId>") | {id,name,type}'
    vendor-host

Просканировано файлов: 12. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 81
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1647 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 14. 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

  • +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
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 230 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 81 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (9 из 9)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a genuine OpenClaw setup helper, but it can handle credentials and make broad persistent changes, so users should review it carefully before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.