SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC wsl-windows-bridge

Кросс-системный мост WSL ↔ Windows для агентов OpenClaw. Предоставляет win-python / win-ps / win-cmd / win-copy / win-run-py / win-path для вызова Windows Python (Anaconda), выполнения команд PowerShell/CMD и чтения/записи файлов Windows из WSL2. Идеально подходит для количественной торговли (QMT/xtquant), кросс-системных операций с файлами и написания скриптов для среды Windows.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«WSL ↔ Windows cross-system bridge for OpenClaw agents. Provides win-py…»

WSL ↔ Windows cross-system bridge for OpenClaw agents. Provides win-python / win-ps / win-cmd / win-copy / win-run-py / win-path to invoke Windows Python (Anaconda), execute PowerShell/CMD commands, and read/write Windows files from WSL2. Ideal for quantitative trading (QMT/xtquant), cross-system file operations, and Windows environment scripting.

ClawHub Agent Skills автор: DEACONHAN v0.2.0 MIT-0 6 файлов · 2 скрипта тело ≈ 957 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Кросс-системный мост WSL ↔ Windows для агентов OpenClaw.

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается

ГенераторРазработкаИИ 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%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Ошибки и развилки вес 10
50
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 6. 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 61/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 957 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 349 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill openly provides WSL agents with Windows command and file access, but that broad host-level authority is not well bounded or clearly controlled.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.