SKILLEMALL.ai

AC openclaw-contributor

Вносите вклад в основной репозиторий OpenClaw, следуя правилам CONTRIBUTING.md самого репозитория. Используйте при работе в `openclaw/openclaw` или форке для анализа проблем, планирования целенаправленного исправления, выбора правильных команд проверки, подготовки PR с помощью ИИ, маршрутизации изменений соответствующим сопровождающим подсистемы или избегания нарушения норм внесения вклада в OpenClaw.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Contribute to the OpenClaw core repository using the repo's own CONTRI…»

Contribute to the OpenClaw core repository using the repo's own CONTRIBUTING.md rules. Use when working in `openclaw/openclaw` or a fork to triage issues, plan a focused fix, choose the right validation commands, prepare AI-assisted PRs, route changes to the right subsystem maintainers, or avoid breaking OpenClaw contribution norms.

ClawHub Agent Skills автор: manjaroblack v0.1.1 MIT-0 9 файлов тело ≈ 874 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Вносите вклад в основной репозиторий OpenClaw, следуя правилам CONTRIBUTING.md самого репозитория. Используйте при работе в openclaw/openclaw или форке для…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token README.md:5
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      [![GitHub](https://img.shields.io/badge/GitHub-manjaroblack%2Fop…717?logo=…&logoColor=white)](https://github.com/manjaroblack/openclaw-contributor-skill)

    Просканировано файлов: 9. 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 57/100

    • 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: 1, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 46
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 874 токенов

    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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 334 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent OpenClaw contribution helper with expected local repo inspection and PR-prep scripts, and no evidence of hidden persistence, exfiltration, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.