SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB mission-control-clawdash-pro

Создает или обновляет подробные, готовые к публикации инструкции по подключению готового UI Next.js Mission Control (ClawDash Pro) к Open Cloud после покупки. Используйте, когда пользователям требуется пошаговое руководство по интеграции, включая указания для Open Cloud, чтобы сохранить существующий дизайн без изменений и подключить домены данных (обзор, агенты, навыки, контракты, задачи, использование токенов, документы).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create or update detailed, publish-ready instructions for wiring Missi…»

Create or update detailed, publish-ready instructions for wiring Mission Control (ClawDash Pro) prebuilt Next.js UI to Open Cloud after purchase. Use when users need a step-by-step integration guide, including what to tell Open Cloud to keep the existing design unchanged and connect data domains (overview, agents, skills, contracts, tasks, token usage, documents).

ClawHub Agent Skills автор: petercsipkay v1.0.0 4 файла тело ≈ 807 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Создает или обновляет подробные, готовые к публикации инструкции по подключению готового UI Next.js Mission Control (ClawDash Pro) к Open Cloud после покупки.…

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, повторный запуск

ГенераторИнфраструктураИИ и агентытип 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
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Утечка данных read-dotenv references/publish-instruction-template.md:46
      Чтение файла .env
      cp .env.example .env.local

    Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 72/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 35
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 807 токенов

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 366 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a small documentation helper that creates setup instructions for connecting a purchased dashboard to Open Cloud, with no executable code or hidden behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.