SKILLEMALL.ai

AF cron-model-fix

Диагностируйте и исправляйте проблемы с переопределением моделей cron-задач OpenClaw. Используйте, когда в журналах cron-задач отображается «не разрешено, используется значение по умолчанию для агента», возникают неожиданные расходы облачных токенов, медленное время выполнения или модели применяются некорректно. Исправляет конфигурацию белого списка моделей агента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Diagnose and fix OpenClaw cron job model override issues. Use when cro…»

Diagnose and fix OpenClaw cron job model override issues. Use when cron jobs show "not allowed, falling back to agent defaults" in logs, experience unexpected cloud token burn, have slow run times, or models aren't being applied correctly. Fixes agent model allowlist configuration.

ClawHub Agent Skills автор: mklue v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 312 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Диагностируйте и исправляйте проблемы с переопределением моделей cron-задач OpenClaw.

Как процесс F 45/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/troubleshooting-examples.md

АнализаторИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
45/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/troubleshooting-examples.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/troubleshooting-examples.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/troubleshooting-examples.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/troubleshooting-examples.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 18
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1312 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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 282 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a focused troubleshooting helper that changes an OpenClaw model allowlist and does not show hidden data collection or unrelated behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.