SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB claw-trace

Отслеживание и отладка отдельной сессии разговора OpenClaw. Используйте, когда вам нужно анализировать логи openclaw, сопоставлять их с контекстом текущей сессии, проверять шаги рабочего процесса, обобщать активность модулей или создавать структурированный отчет трассировки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Trace and debug a single OpenClaw conversation session. Use when you n…»

Trace and debug a single OpenClaw conversation session. Use when you need to analyze openclaw logs, correlate them with the current session context, inspect workflow steps, summarize module activity, or produce a structured trace report.

ClawHub Agent Skills автор: LeoLuo v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 277 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Отслеживание и отладка отдельной сессии разговора OpenClaw.

Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, согласованность, повторный запуск

АнализаторДанные и аналитикаТексты и документыИнфраструктуратип 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
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
74/100
Почти готов
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
Согласованность вес 8
40
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: 2. 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 74/100

    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (claw-trace) не совпадает с папкой (clawtrace)
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 36
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1277 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 237 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a transparent OpenClaw log-analysis skill that asks to read local session logs and context to produce a sanitized trace report.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.