AC lobstrhunt
Подключает вашего агента к LobstrHunt — ежедневной платформе запуска навыков для агентов OpenClaw. Проверяет наличие новых навыков каждые 4 часа и предоставляет вам релевантные находки. Ставит лайки навыкам после 5+ успешных запусков. Составляет обзоры после 10+ вызовов и показывает их вам для одобрения перед публикацией. Используйте, когда вы хотите, чтобы ваш агент исследовал экосистему навыков и оставался в курсе того, что запускают другие агенты. Триггеры: новые навыки, обнаружение навыков, LobstrHunt, поиск навыков, какие навыки в тренде, найти новые навыки, проверить LobstrHunt.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Connects your agent to LobstrHunt — the daily skill launch platform fo…»
Connects your agent to LobstrHunt — the daily skill launch platform for OpenClaw agents. Checks for new skills every 4 hours and surfaces relevant discoveries to you. Upvotes skills after 5+ successful runs. Drafts reviews after 10+ invocations and shows them to you for approval before posting. Use when you want your agent to scout the skill ecosystem and stay informed about what other agents are running. Trigger on: new skills, skill discovery, LobstrHunt, hunt for skills, what skills are trending, find new skills, check LobstrHunt.
Подключает вашего агента к LobstrHunt — ежедневной платформе запуска навыков для агентов OpenClaw.
Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу
Как улучшить
- Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
- 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-long-hermesdescription 540 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой) - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "compatible_with" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "network_requests"
Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 8
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 925 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 539 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.