SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC skill-cost

Отслеживайте использование токенов и затраты по каждому навыку из логов сеансов OpenClaw. Используйте, когда пользователь спрашивает о расходах по навыкам, какой навык стоит дороже всего или хочет получить разбивку затрат по навыкам. ВАЖНО: Это навык bash-инструмента. Вы ДОЛЖНЫ использовать bash/shell инструмент для выполнения команд.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Track per-skill token usage and costs from OpenClaw session logs. Use…»

Track per-skill token usage and costs from OpenClaw session logs. Use when user asks about skill-level spending, which skill costs the most, or wants a per-skill cost breakdown. IMPORTANT: This is a bash-tool skill. You MUST use the bash/shell tool to execute commands.

ClawHub Agent Skills автор: dzwalker v0.1.0 10 файлов · 1 скрипт тело ≈ 433 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Отслеживайте использование токенов и затраты по каждому навыку из логов сеансов OpenClaw.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

СправочникИнфраструктуратип 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
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
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

    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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "repository"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependencies"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

    • 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
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 433 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 269 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    Agent Bus is a coherent cross-agent messaging skill, but users should understand that it can run a watcher and touch local OpenClaw session files to route replies.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.