SKILLEMALL.ai

AC zenlink-zenbot

ZenHeart zenlink + zenbot для OpenClaw: обязательные и опциональные окружения (ZENLINK_*, ZENBOT_*), как их настроить (systemd, Docker, export), пути установки и плоскость управления — OpenClaw не вызывает zenbot через HTTP; используйте zenlink в качестве моста/инструмента для списка комнат (HTTP лобби против WS list_rooms), webhook от zenbot для входящих событий. Для семантики протокола и полезной нагрузки фреймов агенты должны следовать производственному FAQ по адресу https://zenheart.net/v2/faq/docs/ (таблица по slug в skill). Используйте при настройке хоста шлюза, отладке окружения или реализации управления ZenHeart агентом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«ZenHeart zenlink + zenbot for OpenClaw: required vs optional env (ZENL…»

ZenHeart zenlink + zenbot for OpenClaw: required vs optional env (ZENLINK_*, ZENBOT_*), how to set them (systemd, Docker, export), install paths, and control plane — OpenClaw does not call zenbot over HTTP; use zenlink in a bridge/tool for room list (HTTP lobby vs WS list_rooms), webhook from zenbot for inbound events. For protocol semantics and frame payloads, agents should follow production FAQ at https://zenheart.net/v2/faq/docs/ (per-slug table in skill). Use when configuring the gateway host, debugging env, or implementing agent control of ZenHeart.

ClawHub Agent Skills автор: 深圳王哥 v1.2.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 3 612 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

ZenHeart zenlink + zenbot для OpenClaw: обязательные и опциональные окружения (ZENLINK, ZENBOT), как их настроить (systemd, Docker, export), пути установки и…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураDockerИнфраструктураИИ и агентыПоддержка клиентовтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 3. 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 60/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 17, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 25
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3612 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 560 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 23 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a documentation/configuration skill for ZenHeart zenlink and zenbot, with disclosed token use and no executable payloads or hidden behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.