SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC bonito

Онбординг пользователей на платформу Bonito AI — многопровайдерский AI-роутинг, управляемый инференс, развертывание агентов и мультиагентная оркестрация. Используйте, когда кто-то хочет настроить Bonito, попробовать Bonito, развернуть AI-агентов, создать ключ шлюза, использовать bonito-cli, развернуть Atlas, создать мультиагентную систему или спрашивает о мультипровайдерском LLM-роутинге, автоматическом переключении при сбое, агентах BonBon, оркестраторах Bonobot, интеграции инструмента MCP или управляемом инференсе без API-ключей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Onboard users to the Bonito AI platform — multi-provider AI routing, m…»

Onboard users to the Bonito AI platform — multi-provider AI routing, managed inference, agent deployment, and multi-agent orchestration. Use when someone wants to set up Bonito, try Bonito, deploy AI agents, create a gateway key, use bonito-cli, deploy Atlas, build a multi-agent system, or asks about multi-provider LLM routing, automatic failover, BonBon agents, Bonobot orchestrators, MCP tool integration, or managed inference without API keys.

ClawHub Agent Skills автор: Shabari Charan Shenoy v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 210 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Онбординг пользователей на платформу Bonito AI — многопровайдерский AI-роутинг, управляемый инференс, развертывание агентов и мультиагентная оркестрация.

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, отчётность по ходу

ИнтеграцияИИ и агентыИнфраструктуратип 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
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 Утечка данных read-dotenv references/atlas-guide.md:16
      Чтение файла .env
      cp .env.example .env

    Просканировано файлов: 5. 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 61/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1210 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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 448 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent Bonito onboarding guide with expected API, CLI, and optional Docker demo steps, but users should handle keys and credentials carefully.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.