SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB clawhub-skill-packager

Преобразуйте необработанные, частичные или неполные материалы навыков ClawHub/OpenClaw в один готовый к публикации пакет навыков плюс один отдельный текстовый файл с обзором, используя рабочий процесс с фокусом на вывод и минимальным трением.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn rough, partial, or broken ClawHub/OpenClaw skill material into on…»

Turn rough, partial, or broken ClawHub/OpenClaw skill material into one publish-ready skill bundle plus one separate plain-text review file using an inference-first, low-friction workflow.

ClawHub Agent Skills автор: Christopher L Haynes v1.5.2 MIT-0 6 файлов тело ≈ 3 070 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Преобразуйте необработанные, частичные или неполные материалы навыков ClawHub/OpenClaw в один готовый к публикации пакет навыков плюс один отдельный текстовый…

Как процесс B 78/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураИнфраструктуратип 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
78/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Входы и предусловия вес 11
30
Результат и критерий готовности вес 14
60
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 6. 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 78/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 85Шаги. Шагов: 215, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3070 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • low Разделов верхнего уровня: 18. 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 188 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 39 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 215 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a text-only skill for packaging ClawHub/OpenClaw skills, with no hidden execution, credential use, persistence, or network behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.