AC zai-coding
Настройте OpenClaw для использования моделей Z.AI GLM Coding Plan для всех задач, связанных с кодированием. Настройте оптимальную конфигурацию для рабочих процессов разработки с помощью следующих шагов: (1) Проверьте, что OpenClaw запущен, (2) Выберите регион (международный: zai-coding-global, Китай: zai-coding-cn), (3) Настройте через onboard или вручную отредактируйте openclaw.json с переменной среды ZAI_API_KEY, (4) Установите оптимальную модель (zai/glm-5, glm-4.7, glm-4.6), (5) Опционально включите tool_stream и настройте токены контекста, (6) Перезапустите шлюз и проверьте, (7) Установите Z.AI MCP Tools (web-search-prime, web-reader, zread). Используйте при настройке Z.AI Coding Plan, переключении моделей или оптимизации рабочих процессов кодирования.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Configure OpenClaw to use Z.AI GLM Coding Plan models for all coding-r…»
Configure OpenClaw to use Z.AI GLM Coding Plan models for all coding-related tasks. Set up optimal configuration for development workflows with steps: (1) Verify OpenClaw is running, (2) Choose region (international: zai-coding-global, China: zai-coding-cn), (3) Configure via onboard or manual edit of openclaw.json with ZAI_API_KEY env var, (4) Set optimal model (zai/glm-5, glm-4.7, glm-4.6), (5) Optionally enable tool_stream and adjust context tokens, (6) Restart gateway and validate, (7) Install Z.AI MCP Tools (web-search-prime, web-reader, zread). Use when configuring Z.AI Coding Plan, switching models, or optimizing coding workflows.
Настройте OpenClaw для использования моделей Z.AI GLM Coding Plan для всех задач, связанных с кодированием. Настройте оптимальную конфигурацию для рабочих…
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск
Как улучшить
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Configure OpenClaw to use Z.AI GLM Coding Plan models for all codi… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 35
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2832 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 12. 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 645 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 38 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
- +4Есть примеры (26 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.