SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC openclaw-dashboard

Панель мониторинга в реальном времени для агентов OpenClaw. Отслеживайте агентов, субагентов, cron-задачи, расходы, прогресс проекта и воспроизведение сеансов — всё в одном интерфейсе в темной теме, стилизованном под терминал.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A real-time monitoring dashboard for OpenClaw agents. Track agents, su…»

A real-time monitoring dashboard for OpenClaw agents. Track agents, sub-agents, cron jobs, costs, project progress, and session replay — all in one dark-mode terminal-aesthetic UI.

ClawHub Agent Skills автор: Mrpixelraf v1.2.0 MIT-0 29 файлов тело ≈ 250 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Панель мониторинга в реальном времени для агентов OpenClaw.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:99
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…GLw+xYSd…cqA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:346
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…GLw+xYSd…cqA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:371
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…SzS+cfgl…B0A==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:504
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…QYA+ISs0/2l3T9/kj42…aQT/dfNXWX/ZZCQ==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:708
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha512-6+gjmF…uh8+uw3mnrvgs+dSPQ…dZG+D4garKg==",
    детектор

Просканировано файлов: 29. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (openclaw-dashboard) не совпадает с папкой (oc-dashboard)
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 13
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 250 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

  • +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 180 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a legitimate OpenClaw monitoring dashboard, but it exposes sensitive local agent sessions, memory, and logs over an unauthenticated LAN-accessible server.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.