SKILLEMALL.ai

AF workspace-audit

Ежедневный аудит рабочей области — автоматическое обнаружение зависимостей файлов путем сканирования всех файлов рабочей области на наличие перекрестных ссылок, управление уровнями памяти HOT/WARM/COLD, обнаружение заброшенных файлов, синхронизация несоответствий и отчет о состоянии рабочей области. Работает «из коробки» в любой рабочей области OpenClaw. Поддерживает необязательный файл local-overrides.md для пользовательских правил зависимостей. Используйте при срабатывании ночного задания cron или когда пользователь запрашивает аудит, очистку или проверку состояния рабочей области.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Nightly workspace audit — auto-discover file dependencies by scanning…»

Nightly workspace audit — auto-discover file dependencies by scanning all workspace files for cross-references, manage HOT/WARM/COLD memory tiers, detect orphaned files, sync inconsistencies, and report workspace health. Works out of the box on any OpenClaw workspace. Supports optional local-overrides.md for custom dependency rules. Use when triggered by a nightly cron job, or when the user asks to audit, clean up, or check workspace health.

ClawHub Agent Skills автор: Hong Pengfei v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 828 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Ежедневный аудит рабочей области — автоматическое обнаружение зависимостей файлов путем сканирования всех файлов рабочей области на наличие перекрестных…

Как процесс F 39/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/local-overrides.md

АнализаторДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
39/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/local-overrides.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/local-overrides.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/local-overrides.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/local-overrides.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (workspace-audit) не совпадает с папкой (nightly-workspace-audit)
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 828 токенов

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
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 445 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This workspace-audit skill matches its stated purpose, but it can automatically scan and reorganize persistent workspace memory, including deleting, moving, renaming, and rewriting files without a clear approval step.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.