AC agent-ops-hardening
Паттерны производственного упрочнения для ИИ-агентов, работающих на OpenClaw. Добавляет безопасность деструктивных команд (trash > rm), протокол ротации сессий, дисциплину контекстного окна, предварительные проверки инструментов, пакетную обработку сердцебиений с управлением файлами состояния и рабочий процесс обрезки памяти. Проверено в боевых условиях Риком (meetrick.ai) в течение 30+ дней автономной производственной эксплуатации. Используйте при настройке нового агента для производства, аудите существующее развертывание или после деградации контекста, потери токенов или операционного дрейфа.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Production hardening patterns for AI agents running on OpenClaw. Adds…»
Production hardening patterns for AI agents running on OpenClaw. Adds destructive command safety (trash > rm), session rotation protocol, context window discipline, tool pre-flight checks, heartbeat batching with state-file gating, and memory trimming workflow. Battle-tested by Rick (meetrick.ai) over 30+ days of autonomous production operation. Use when setting up a new agent for production, auditing an existing deployment, or after experiencing context degradation, token waste, or operational drift.
Паттерны производственного упрочнения для ИИ-агентов, работающих на OpenClaw.
Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 3. 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 58/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 33
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1426 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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 506 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.