BC clawdef
ClawDef — локальная панель оптимизации токенов для OpenClaw. Отслеживает использование токенов, оценивает затраты, автоматически переключается на самую дешевую модель, предоставляет настройку поставщика в один клик (8 поставщиков), контроль бюджета и обнаружение растрат. Работает локально по адресу 127.0.0.1:3456, не отправляет данные пользователя третьим лицам.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«ClawDef — Self-hosted Token optimization dashboard for OpenClaw. Track…»
ClawDef — Self-hosted Token optimization dashboard for OpenClaw. Tracks token usage, estimates costs, auto-switches to cheapest model, provides one-click provider setup (8 vendors), budget control, and waste detection. Runs locally on 127.0.0.1:3456, does not send user data to third parties.
ClawDef — локальная панель оптимизации токенов для OpenClaw.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.
Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
средняя Опасные команды
cmd-privilegeSKILL.md:88Повышение привилегий / права на запись для всехsudo tee /etc/systemd/system/clawdef.service << EOF
-
низкая Опасные команды
cmd-background-processSKILL.md:105Запуск фонового / автозапускаемого процессаsudo systemctl enable --now clawdef
Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 9
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1137 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
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
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 292 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.