SKILLEMALL.ai

AB openclaw-self-improve

Рабочий процесс самосовершенствования на основе доказательств и с разрешением на утверждение для OpenClaw. Используйте, когда пользователь просит сделать OpenClaw или любой проект более надежным, быстрым, дешевым, безопасным или более качественным с измеримыми доказательствами до/после. Предоставляет вспомогательные средства для создания каталога запусков, списка и обобщения прошлых запусков, сравнения двух запусков бок о бок, установки статусов артефактов, проверки полноты и экспорта машиночитаемого JSON для CI.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Evidence-based, approval-gated self-improvement workflow for OpenClaw.…»

Evidence-based, approval-gated self-improvement workflow for OpenClaw. Use when the user asks to make OpenClaw or any project more reliable, faster, cheaper, safer, or higher quality with measurable before/after evidence. Ships helpers to scaffold a run directory, list and summarize past runs, compare two runs side-by-side, set artifact statuses, validate completeness, and export machine-readable JSON for CI.

ClawHub Agent Skills автор: Gopendra Sharma v1.3.0 MIT-0 16 файлов · 9 скриптов тело ≈ 3 811 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Рабочий процесс самосовершенствования на основе доказательств и с разрешением на утверждение для OpenClaw.

Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск

ПроцедураИнфраструктураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
75/100
Почти готов
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
40
Инструменты и файлы вес 18
60
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: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "required_binaries"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 75/100

    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 77
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3811 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: 15. 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 412 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 32 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 77 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 10 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill appears to provide UX or improvement playbook guidance, with a privacy best-practice gap but no evidence of hidden execution, data exfiltration, or destructive behavior.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.