SKILLEMALL.ai

BC openclaw-config-expert

Эксперт по управлению конфигурациями OpenClaw. Отлично разбирается во всех правильных конфигурациях, интеллектуально исправляет конфигурации, предоставляет лучшие практики, осведомлен о версиях. Сценарии использования: проверка и исправление конфигурации, интеллектуальная конфигурация агента, оптимизация маршрутизации моделей, управление плагинами, помощник по миграции версий, экстренное восстановление. Триггерные слова: «конфигурация», «изменить агента», «оптимизация», «маршрутизация», «обновление версии», «проверить конфигурацию», «оптимизировать конфигурацию», «откат», «восстановить», «перезапустить Gateway».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OpenClaw 配置管理专家。精通所有正确配置、智能修复配置、提供最佳实践、版本感知。使用场景:配置验证与修复、Agent 智能配置、模型…»

OpenClaw 配置管理专家。精通所有正确配置、智能修复配置、提供最佳实践、版本感知。使用场景:配置验证与修复、Agent 智能配置、模型路由优化、插件管理、版本迁移助手、紧急恢复。触发词:"配置"、"修改 agent"、"调优"、"路由"、"版本升级"、"验证配置"、"优化配置"、"回滚"、"恢复"、"重启 Gateway"。

ClawHub Agent Skills автор: samlinfj v1.0.0 MIT-0 23 файла тело ≈ 2 631 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Эксперт по управлению конфигурациями OpenClaw.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
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: 23. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

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: 1, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 40
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2631 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -213 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 166 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 47 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
  • +4Есть примеры (22 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill mostly fits OpenClaw configuration administration, but it also enables persistent automation, service restarts, broad configuration changes, and under-disclosed model or agent prompt changes that need review before installation.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.