SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD agent-task-manager

Управляет и оркестрирует многошаговые, сохраняющие состояние рабочие процессы агентов; обрабатывает зависимости задач, постоянное состояние, восстановление после ошибок и внешние ограничения скорости. Используйте для создания новых мультиагентных систем, улучшения последовательных рабочих процессов или управления действиями, ограниченными по времени.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Manages and orchestrates multi-step, stateful agent workflows; handles…»

Manages and orchestrates multi-step, stateful agent workflows; handles task dependencies, persistent state, error recovery, and external rate-limiting. Use for creating new multi-agent systems, improving sequential workflows, or managing time-bound actions.

ClawHub Agent Skills автор: KirkRaman v1.0.2 MIT-0 9 файлов · 1 скрипт тело ≈ 685 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Управляет и оркестрирует многошаговые, сохраняющие состояние рабочие процессы агентов; обрабатывает зависимости задач, постоянное состояние, восстановление…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: agent-task-manager (ClawHub)

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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/task_schema.md:43
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "target_mint": "7hhA…ump",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/task_parser.py:41
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "target_mint": "7hhA…ump",
      детектор

    Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Map keys must be unique at line 3, column 1: name: agent-task-manager name: agent-task-manager ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires.env"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (agent-task-manager) не совпадает с папкой (kirk-agent-task-manager)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 685 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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
    • -31 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 257 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill has a coherent workflow-management purpose, but it should be reviewed before install because it sends workflow content to SkillBoss and includes an unsafe shell cooldown wrapper.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.