SKILLEMALL.ai

AB openclaw-insight

Анализирует шаблоны использования ИИ-ассистента OpenClaw и генерирует интерактивные отчеты с аналитикой. Активируется, когда пользователи спрашивают о: статистике использования OpenClaw, аналитике сессий, потреблении токенов, оценке затрат, анализе проблем, предложениях по оптимизации или любом запросе на аудит/визуализацию данных сессий OpenClaw (например, «show my stats», «how much am I spending on AI», «usage report»).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze OpenClaw AI assistant usage patterns and generate interactive…»

Analyze OpenClaw AI assistant usage patterns and generate interactive insight reports. Trigger when users ask about: OpenClaw usage stats, session analytics, token consumption, cost estimation, friction analysis, optimization suggestions, or any request to audit/visualize OpenClaw session data (e.g. "show my stats", "how much am I spending on AI", "usage report").

ClawHub Agent Skills автор: linsheng9731 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 433 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Анализирует шаблоны использования ИИ-ассистента OpenClaw и генерирует интерактивные отчеты с аналитикой.

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Ошибки и развилки вес 10
50
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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host SKILL.md:21
      Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (документация security-скилла)
      curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/lins…731/openclaw-insight/main/install.sh | bash
      security-скилл
    • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host SKILL.md:36
      Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (документация security-скилла)
      curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/lins…731/openclaw-insight/main/install.sh | bash -s -- --version v1.0.0
      security-скилл

    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 73/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 18
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1433 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 366 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill’s purpose is coherent, but its recommended install path asks users to run a remote shell script while making broad local-only safety claims.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.