SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC OpenClaw Multi-Agents

Хватит полагаться на одного ИИ. Этот Skill помогает вам собрать собственную команду ИИ в OpenClaw: Менеджер планирует и распределяет задачи, Исполнители специализируются, и каждая задача проходит обязательную проверку качества. Более 61 варианта личности исторических персонажей — ваша команда действительно проверяет свою работу, прежде чем передать ее.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«别再用一个 AI 单打独斗。这个 Skill 帮你在 OpenClaw 里组建专属 AI 团队：Manager 规划派活，Worker 各自…»

别再用一个 AI 单打独斗。这个 Skill 帮你在 OpenClaw 里组建专属 AI 团队：Manager 规划派活，Worker 各自执行，每个交付物强制过质量门。61 个历史人物人格可选，你的团队做完任务不会直接交卷。 Stop relying on a single AI. This skill helps you build a dedicated AI team inside OpenClaw: a Manager that plans and delegates, Workers that specialize, and a mandatory QA gate on every deliverable. 61+ historical persona options — your team actually checks its work before handing it over.

ClawHub Agent Skills автор: Ryan v1.1.0 MIT-0 31 файл · 5 скриптов тело ≈ 10 090 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Хватит полагаться на одного ИИ.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность

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
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
59
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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.
  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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token README_EN.md:17
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    <img src="https://img.shields.io/badge/Personas-61%2B_H…CF6?style=…" alt="Personas">
    в кавычках

Просканировано файлов: 31. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 10090 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (OpenClaw Multi-Agents) не совпадает с папкой (openclaw-multi-agents)
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 10090 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 63
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (15 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)
  • -225 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -35 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 406 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 39 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (33 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill fits its multi-agent purpose, but it needs Review because it reads and reuses OpenClaw history, creates persistent agents, and under-discloses network and isolation risks.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.