SKILLEMALL.ai

BC odoo

Полнофункциональный коннектор Odoo 19 ERP для OpenClaw — Продажи, CRM, Закупки, Склад, Проекты, HR, Автопарк, Производство (более 80 операций, полный исходный код на Python, интеграция XML-RPC).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Full-featured Odoo 19 ERP connector for OpenClaw - Sales, CRM, Purchas…»

Full-featured Odoo 19 ERP connector for OpenClaw - Sales, CRM, Purchase, Inventory, Projects, HR, Fleet, Manufacturing (80+ operations, complete Python code included, XML-RPC integration).

ClawHub Agent Skills автор: NullNaveen v1.1.0 30 файлов тело ≈ 5 025 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Полнофункциональный коннектор Odoo 19 ERP для OpenClaw — Продажи, CRM, Закупки, Склад, Проекты, HR, Автопарк, Производство (более 80 операций, полный исходный…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность

ИнтеграцияРазработкаИнфраструктураПродажи и CRMтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 30. 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5025 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "repository"

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 42, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (odoo) не совпадает с папкой (odoo-erp-connector)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5025 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 196, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 16. 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)
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 188 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 61 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 196 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a real Odoo connector, but it needs review because it can change important business records and ships unsafe defaults for credentials, webhooks, and installation.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: benign · 10 сент. 2026 г.