AC smart-cart-command-planner
Преобразование запросов на естественном китайском или английском языке для всенаправленной смарт-тележки на базе OpenClaw в консервативные, структурированные планы движения. Используйте для понимания команд, декомпозиции задач, планирования путевых точек, движения с учетом препятствий, обработки экстренной остановки и генерации планов управления в формате JSON для тележек, поддерживающих движение вперед, назад, вбок, повороты, датчики, ожидание и остановку.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Convert Chinese or English natural-language requests for an OpenClaw-p…»
Convert Chinese or English natural-language requests for an OpenClaw-powered omnidirectional smart cart into conservative, structured motion plans. Use for command understanding, task decomposition, waypoint planning, obstacle-aware movement, emergency-stop handling, and JSON control-plan generation for carts that support forward, backward, lateral movement, turning, sensing, waiting, and stopping.
Преобразование запросов на естественном китайском или английском языке для всенаправленной смарт-тележки на базе OpenClaw в консервативные, структурированные…
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:3Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)description: Convert Chinese or English natural-language requests for an OpenClaw-powered omnidirectional smart cart into conservative, structured motion plans. Use for command understanding, task dec
Просканировано файлов: 5. 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 55/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 18
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 594 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 401 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 5 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (0 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.