SKILLEMALL.ai

BC openclaw_user_onboarding

Помогает новым пользователям OpenClaw с пошаговой настройкой и настраиваемыми введениями функций. Автоматически запускается в первом сеансе, если отсутствует ONBOARDING_PROGRESS.md. Представляет одну новую возможность OpenClaw в день, каждые несколько дней или еженедельно — по выбору пользователя. Поддерживает паузу, возобновление и изменение частоты через /openclaw-user-onboarding.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Bootstraps new OpenClaw users with guided setup and configurable featu…»

Bootstraps new OpenClaw users with guided setup and configurable feature introductions. Auto-triggers on first session if ONBOARDING_PROGRESS.md is missing. Introduces one new OpenClaw capability per day, every few days, or weekly — user's choice. Supports pause, resume, and frequency change via /openclaw-user-onboarding.

ClawHub Agent Skills автор: Tian v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 3 498 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помогает новым пользователям OpenClaw с пошаговой настройкой и настраиваемыми введениями функций.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Согласованность вес 8
40
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (openclaw_user_onboarding) не совпадает с папкой (openclaw-user-onboarding)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 85Шаги. Шагов: 25, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3498 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Ответ описан самодельной разметкой (7 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 323 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This onboarding skill is not malicious, but it needs Review because it auto-loads, silently changes persistent agent files, and schedules recurring announced messages using stored channel details.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.