SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC nanda-chapter

Навык главы projectnanda.org — зарегистрируйте агента OpenClaw в главе NANDA, отправляйте подписанные намерения, отвечайте на вызовы, отображайте панели глав и подписывайтесь на шину событий главы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«projectnanda.org chapter skill — register an OpenClaw agent with a NAN…»

projectnanda.org chapter skill — register an OpenClaw agent with a NANDA chapter, submit signed intents, respond to calls, render chapter dashboards, and subscribe to the chapter event bus.

ClawHub Agent Skills автор: sharathvc v0.5.1 MIT-0 11 файлов тело ≈ 4 274 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Навык главы projectnanda.org — зарегистрируйте агента OpenClaw в главе NANDA, отправляйте подписанные намерения, отвечайте на вызовы, отображайте панели глав…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторДанные и аналитикаИнфраструктураИИ и агентытип 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
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Подмена инструкций en-ignore-previous helpers/_sanitize.py:45
    Фраза-перехват ("ignore previous instructions") (комментарий в коде; в кавычках — упоминание, а не команда)
    # spoofing or "ignore prior instructions"-style injections. Strip
    комментарийв кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:143
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    {"agent_id": "<your-id>", "name": "<display>", "origin": "openclaw", "public_key": "<base…key>"}
    в кавычках

Просканировано файлов: 11. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "title"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "capabilities"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "min_openclaw_version"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

  • 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: 9, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4274 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 48
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком
  • low Ответ описан самодельной разметкой (33 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 189 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed NANDA chapter integration that stores a local signing identity and uses it for user-confirmed chapter actions.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.