SKILLEMALL.ai

AB clawdit

Аудитор систем убеждений для агентов OpenClaw. Систематически оценивает загруженные контекстные файлы агента (SOUL.md, AGENTS.md, USER.md, навыки) в соответствии с заявленными целями пользователя, чтобы выявить несоответствующие, устаревшие, противоречивые, расплывчатые или избыточные убеждения. Используйте, когда пользователь говорит "проаудируй моего агента", "проаудируй мои убеждения", "запусти clawdit", "проверь мою конфигурацию", "проверь мою душу", "проверка убеждений" или любую вариацию запроса на проверку конфигурации и системы убеждений вашего агента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Belief systems auditor for OpenClaw agents. Systematically evaluates a…»

Belief systems auditor for OpenClaw agents. Systematically evaluates an agent's loaded context files (SOUL.md, AGENTS.md, USER.md, skills) against the user's stated goals to identify misaligned, stale, conflicting, vague, or redundant beliefs. Use when the user says "audit my agent", "audit my beliefs", "run clawdit", "review my config", "check my soul", "belief check", or any variation requesting a review of their agent's configuration and belief system.

ClawHub Agent Skills автор: M. Christopher Roebuck v1.1.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 481 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Аудитор систем убеждений для агентов OpenClaw.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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 66/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 6
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 92
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2481 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 459 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 92 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    Clawdit is a markdown-only agent-audit skill whose file reading and proposed edits fit its stated purpose, with no hidden execution or exfiltration behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.