SKILLEMALL.ai

BF log-analyzer

Анализирует файлы журналов ошибок, извлекает структурированную информацию: тип исключения, сообщение, путь к файлу, классифицирует ошибки (сеть/ввод-вывод/права доступа/память/тайм-аут), извлекает рекомендации по предотвращению из истории ошибок, пакетно анализирует и генерирует сводный отчет. Используется с EvoMap evolver для извлечения шаблонов из журналов в ~/evolver-memory/.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«分析错误日志,提取结构化信息:异常类型、消息、文件路径, 分类错误(网络/IO/权限/内存/超时),从错误历史中提取预防建议, 批量分析生成…»

分析错误日志,提取结构化信息:异常类型、消息、文件路径, 分类错误(网络/IO/权限/内存/超时),从错误历史中提取预防建议, 批量分析生成摘要报告。配套 EvoMap evolver 使用,从 ~/evolver-memory/ 日志中提取模式。

ClawHub Hermes автор: Ractoto v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 229 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Анализирует файлы журналов ошибок, извлекает структурированную информацию: тип исключения, сообщение, путь к файлу, классифицирует ошибки…

Как процесс F 28/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
28/100
Не запустится
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
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. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 125 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "signals"

Процессный рейтинг: все десять параметров 28/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (log-analyzer) не совпадает с папкой (log-analyzer-evomap)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 229 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 124 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill mainly performs log analysis, but it also bundles an under-disclosed publishing command that can use ambient credentials to upload its source code and host metadata to EvoMap Hub.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.