BF uxr-observer
Встроенный этнограф UX-исследований, который пассивно наблюдает за всеми действиями пользователей в OpenClaw, автоматически регистрирует все взаимодействия, отслеживает варианты использования и их частоту, фиксирует дословные цитаты, обнаруживает сигналы трения и восторга, отслеживает архитектуры субагентов, оценивает затраты на API-токены, каталогизирует состояния сбоев и успехи, проводит опросы после задач и в конце дня, выполняет самомониторинг для обеспечения непрерывного сбора данных и каждое утро в 8 утра генерирует подробные отчеты в Google Doc с диаграммами и графиками. Отчеты охватывают динамическое окно с момента последней подтвержденной отправки по электронной почте, с автоматическим сокрытием PII и доставкой по электронной почте по запросу пользователя. Используйте этот навык в КАЖДОМ разговоре для фонового наблюдения. Также запускается после каждой выполненной задачи для опросов, в конце дня для итоговых опросов и генерации отчетов, когда пользователь спрашивает о моделях использования или качестве опыта, когда пользователь хочет получить свой отчет UXR или когда пользователь спрашивает, что отслеживается. Этот навык должен работать непрерывно и никогда не забывать — все данные немедленно сохраняются на диск после каждого взаимодействия.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«An embedded UX research ethnographer that passively observes everythin…»
An embedded UX research ethnographer that passively observes everything users do in OpenClaw, automatically logs all interactions, tracks use cases and their frequency, captures verbatim quotes, detects friction and delight signals, monitors sub-agent architectures, estimates API token costs, catalogs fail states and wins, runs post-task and end-of-day surveys, performs self-monitoring to ensure continuous data capture, and generates detailed Google Doc research reports with charts and graphs every morning at 8am. Reports cover the dynamic window since the last confirmed email send, with automatic PII redaction and user-prompted email delivery. Use this skill on EVERY conversation for background observation. Also triggers after every completed task for surveys, at end-of-day for wrap-up surveys and report generation, when the user asks about usage patterns or experience quality, when the user wants their UXR report, or when the user asks what is being tracked. This skill must run continuously and never forget — all data is persisted to disk immediately after every interaction.
Встроенный этнограф UX-исследований, который пассивно наблюдает за всеми действиями пользователей в OpenClaw, автоматически регистрирует все взаимодействия…
Как процесс F 46/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/observation-taxonomy.md, references/report-template.md, references/survey-instruments.md
Как улучшить
- Сократите description до 1024 символов.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- ошибка
description-longdescription 1093 символов, лимит 1024 - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/observation-taxonomy.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/report-template.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/survey-instruments.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/redaction-rules.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/generate-charts.py - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/sub-agent-prompts.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 6 файла(ов): references/observation-taxonomy.md, references/report-template.md, references/survey-instruments.md
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 14, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (uxr-observer) не совпадает с папкой (observerclaude)
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 70
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3002 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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 1093: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 24 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 70 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 44.