SKILLEMALL.ai

AC openclaw-dashboard

Панель управления операциями OpenClaw для сеансов, использования и затрат, выполнения cron-задач, состояния шлюза, работы DGX Spark, Local API Hub и необязательной встречи Copilot. Используйте при установке, эксплуатации, аудите или расширении серверной части панели управления, вкладок пользовательского интерфейса, модели безопасности или дизайна, соответствующего OpenClaw.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OpenClaw operations dashboard for sessions, usage and cost, cron runs,…»

OpenClaw operations dashboard for sessions, usage and cost, cron runs, gateway health, DGX Spark work, Local API Hub, and opt-in meeting Copilot. Use when installing, operating, auditing, or extending the dashboard backend, frontend tabs, security model, or OpenClaw-aligned design.

ClawHub Agent Skills автор: Jonathan Jing v2.0.2 MIT-0 46 файлов · 1 скрипт тело ≈ 2 297 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Панель управления операциями OpenClaw для сеансов, использования и затрат, выполнения cron-задач, состояния шлюза, работы DGX Spark, Local API Hub и…

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

ИнтеграцияДанные и аналитикаРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
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
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: 46. 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
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 100Шаги. Шагов: 62
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2297 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 12. 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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 282 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 62 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed local OpenClaw dashboard that reads sensitive operational data and has opt-in meeting audio features, but its sensitive behavior is purpose-aligned, authenticated, and mostly gated.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 3 авг. 2026 г.