SKILLEMALL.ai

AC gateway-watchdog

Мониторинг работоспособности OpenClaw Gateway путем обнаружения аномальных уровней ошибок в журналах. Используйте, когда: (1) настраивается мониторинг ошибок Gateway, (2) диагностируются повторяющиеся сбои API (429, квоты, тайм-ауты), (3) пользователь спрашивает о состоянии Gateway или тенденциях ошибок, (4) ошибки обнаруживаются при проверках работоспособности. Обнаруживает ограничения скорости, ошибки сервера, сбои аутентификации, сетевые ошибки и сбои доставки сообщений по всем каналам.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Monitor OpenClaw Gateway health by detecting abnormal error rates in l…»

Monitor OpenClaw Gateway health by detecting abnormal error rates in logs. Use when: (1) setting up Gateway error monitoring, (2) diagnosing repeated API failures (429, quota, timeouts), (3) user asks about Gateway health or error trends, (4) integrating error detection into heartbeat checks. Detects rate-limiting, server errors, auth failures, network errors, and message delivery failures across all channels.

ClawHub Agent Skills автор: Madoka v1.4.0 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 989 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 34 ч назад

Мониторинг работоспособности OpenClaw Gateway путем обнаружения аномальных уровней ошибок в журналах.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 10
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 989 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 413 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is a coherent Gateway log monitor, but it can put raw log snippets into scheduled notifications sent to the last messaging channel.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 11 сент. 2026 г.