SKILLEMALL.ai

AC openclaw-harness

Менеджер контекста между сессиями для ИИ-агентов с контрольными точками/снимками, замыканием Build-Verify-Fix и управлением энтропией (GC). Используйте, когда: (1) создаете контрольную точку задачи перед рискованной работой, (2) проверяете выполнение задачи с помощью harness verify, (3) очищаете устаревшие контрольные точки с помощью harness gc, (4) восстанавливаете предыдущую контрольную точку, (5) отслеживаете прогресс между сессиями или (6) проверяете файлы конфигурации агента (SOUL.md/IDENTITY.md/AGENTS.md).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Cross-session context manager for AI agents with checkpoint/snapshot,…»

Cross-session context manager for AI agents with checkpoint/snapshot, Build-Verify-Fix closure, and entropy management (GC). Use when: (1) creating a task checkpoint before risky work, (2) verifying task completion via harness verify, (3) cleaning up stale checkpoints with harness gc, (4) restoring a previous checkpoint, (5) tracking cross-session progress, or (6) linting agent configuration files (SOUL.md/IDENTITY.md/AGENTS.md).

ClawHub Agent Skills автор: 蓝宙 v1.0.3 MIT-0 15 файлов · 6 скриптов тело ≈ 992 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Менеджер контекста между сессиями для ИИ-агентов с контрольными точками/снимками, замыканием Build-Verify-Fix и управлением энтропией (GC).

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Когда включается вес 12
20
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: 15. 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 58/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 992 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Ответ описан самодельной разметкой (5 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 433 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is mostly a local checkpoint and cleanup skill, but its bundled cleanup agent can alter global agent memory and run repeatedly in the background.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.