AC xiaoyaoclaw-agent-orchestrator
Оркестратор ежедневного взаимодействия OpenClaw для нескольких агентов: разделяет задачу на подзадачи, отправляет их резидентам через sessions_send, отслеживает прогресс через sessions_list/sessions_history, агрегирует результаты с указанием источника и повторяет неудачные попытки (по умолчанию максимум 3). Читает openclaw.json для списков агентов и разрешенных взаимодействий (двусторонний белый список); трехступенчатый триггер (явное назначение / предложение+запрос для больших нечетких задач / молчание в остальных случаях). Используйте, когда пользователь просит оркестрировать/координировать нескольких агентов, распределять параллельную работу, делегировать именованному агенту или агрегировать результаты от нескольких агентов (orchestrate/parallel/delegate/让 XX 做/编排/并行/ 分给/汇总).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OpenClaw multi-agent daily collaboration orchestrator: split a task in…»
OpenClaw multi-agent daily collaboration orchestrator: split a task into subtasks, dispatch to resident agents via sessions_send, track progress via sessions_list/sessions_history, aggregate results with source attribution, and retry failures (default max 3). Reads openclaw.json for agents.list and agentToAgent.allow (bidirectional whitelist); three-tier trigger (explicit dispatch / suggest+ask for fuzzy big tasks / silent otherwise). Use when user asks to orchestrate/coordinate multiple agents, dispatch parallel work, delegate to a named agent, or aggregate results from several agents (orchestrate/parallel/delegate/让 XX 做/编排/并行/ 分给/汇总). 中文：OpenClaw 多 Agent 日常协作编排器——任务拆解、跨 agent 分发（强制 sessions_send）、进度追踪、结果聚合、失败重试（默认最多 3 次）。 三档触发：用户点名或含编排动词直接执行；模糊大任务建议并行并询问用户； 其余情况保持沉默。直接读 openclaw.json（agents.list + agentToAgent.allow 双向白名单）获取 agent 名单与授权。适用于多 agent 家庭协作、并行调研、批量巡检、发布前多视角审查、团队日报汇总等场景。
Оркестратор ежедневного взаимодействия OpenClaw для нескольких агентов: разделяет задачу на подзадачи, отправляет их резидентам через sessionssend…
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenREADME.en.md:15Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)[[, но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 36
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1109 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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 897: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 4)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.