AF skill-chain
Аналитика цепочки поставок для навыков OpenClaw. Используйте при анализе локальной экосистемы навыков, понимании зависимостей инструментов и пакетов, обнаружении категорий навыков, отображении связей между навыками, проверке уровня безопасности, аудите состояния навыков, обнаружении пересечений или создании отчета о состоянии экосистемы. Активируется по "проанализировать мои навыки", "цепочка поставок навыков", "какие инструменты используют мои навыки", "зависимости навыков", "инвентаризация навыков", "отчет по экосистеме", "какие навыки используют пакет X", "категории навыков", "популярные навыки", "безопасность навыков", "состояние навыков", "полнота навыков", "пересекающиеся навыки".
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Supply chain intelligence for OpenClaw skills. Use when analyzing the…»
Supply chain intelligence for OpenClaw skills. Use when analyzing the local skill ecosystem, understanding tool and package dependencies, discovering skill categories, mapping relationships between skills, checking security posture, auditing skill health, detecting overlaps, or generating an ecosystem health report. Trigger on "analyze my skills", "skill supply chain", "what tools do my skills use", "skill dependencies", "skill inventory", "ecosystem report", "which skills use X package", "skill categories", "popular skills", "skill security", "skill health", "skill completeness", "overlapping skills".
Аналитика цепочки поставок для навыков OpenClaw.
Как процесс F 39/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/*.py, scripts/ontology.py
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/*.py - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/ontology.py
Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): scripts/*.py, scripts/ontology.py
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 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
- 100Шаги. Шагов: 7
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1440 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
- +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
- +5В description 13 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 609 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.