SKILLEMALL.ai

AB openrouter-paid-fallback

Настройте OpenClaw так, чтобы он сначала использовал платную модель OpenRouter, а затем переключался на бесплатные модели при исчерпании квоты или ограничении скорости. Используйте, когда пользователь хочет использовать платную модель OpenRouter, такую как gpt-5.4-mini, в качестве основной модели с автоматическим переключением на бесплатные.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Set OpenClaw to use a paid OpenRouter model first and fall back to fre…»

Set OpenClaw to use a paid OpenRouter model first and fall back to free models when quota is exhausted or rate-limited. Use when the user wants a paid OpenRouter model such as gpt-5.4-mini as the primary model with automatic free fallback.

ClawHub Agent Skills автор: Ceasr Hu v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 186 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Настройте OpenClaw так, чтобы он сначала использовал платную модель OpenRouter, а затем переключался на бесплатные модели при исчерпании квоты или ограничении…

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

СправочникИнфраструктураИИ и агентыПродажи и CRMтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 2. 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 67/100

    • 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: 1, без проверки текущего состояния
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 186 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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 239 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This instruction-only skill makes a disclosed model-routing config change, with expected billing and provider-routing considerations but no hidden execution behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.