BC openclaw-deploy
Интерактивное руководство по развертыванию локальных возможностей OpenClaw. Проводит через установку Memory Stack (qmd + LosslessClaw), vid2md, плагина WeChat и фоновых задач обслуживания — с подтверждениями между каждым этапом. Запускайте при настройке нового экземпляра OpenClaw или добавлении возможностей к существующему.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Interactive deployment guide for OpenClaw local capabilities. Walks th…»
Interactive deployment guide for OpenClaw local capabilities. Walks through installing the Memory Stack (qmd + LosslessClaw), vid2md, WeChat plugin, and maintenance cron jobs — with confirmation gates between each phase. Run when setting up a new OpenClaw instance or adding capabilities to an existing one.
Интерактивное руководство по развертыванию локальных возможностей OpenClaw.
Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.
Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.
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 · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
средняя Опасные команды
cmd-shell-rcSKILL.md:346Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)echo 'export WECHAT_OCR_BIN=/path/to/wechat-ocr' >> ~/.zshrc
-
низкая Опасные команды
cmd-pipe-to-shell-known-hostSKILL.md:73Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (в кавычках — упоминание, а не команда)- `bun`: `curl -fsSL https://bun.sh/install | bash`
в кавычках
Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "triggers"
Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (openclaw-deploy) не совпадает с папкой (oc-deploy-guide)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
- 100Шаги. Шагов: 6
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3381 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- -230 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 307 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 32 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
- +4Есть примеры (42 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.