SKILLEMALL.ai

AC openclaw-workspace-governance

🚨【ВАЖНОЕ ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ】Это не инструмент, а обновление системной архитектуры! Обязательно сделайте резервную копию рабочей области перед развертыванием! Это НЕ стандартный инструмент, а обновление системной архитектуры! Сделайте резервную копию рабочей области перед развертыванием! Управление рабочей областью OpenClaw: используется для управления и обновления сложных рабочих областей OpenClaw, охватывая управление несколькими агентами, иерархию авторитетных фактов, маршрутизацию запросов по категориям, диагностику семантического поиска, поддержание актуальности рабочих наборов и управление завершением.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«🚨【高危预警 / IMPORTANT WARNING】这不是工具Skill,而是系统级架构升级!部署前务必备份工作区!This is NO…»

🚨【高危预警 / IMPORTANT WARNING】这不是工具Skill,而是系统级架构升级!部署前务必备份工作区!This is NOT a standard tool skill, but a system-level architecture upgrade! Backup workspace before deployment! 虾滑 OpenClaw 工作区治理:用于治理和升级复杂 OpenClaw 工作区,覆盖多 Agent 治理、权威事实分层、查询分类路由、语义搜索诊断、工作集保鲜与维护收口。

ClawHub Agent Skills автор: vbox v1.0.9 MIT-0 17 файлов · 1 скрипт тело ≈ 4 259 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

🚨【ВАЖНОЕ ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ】Это не инструмент, а обновление системной архитектуры!

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 17. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4259 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 245
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 18. 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 258 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 38 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 245 пунктов
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed workspace-governance playbook with explicit caution around broad changes, not a hidden automation or exfiltration tool.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.