SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD agent-creator

Создание независимых агентов OpenClaw с отдельными рабочими областями и конфигурациями. Подходит для случаев, когда пользователям требуются полностью изолированные агенты (отдельная рабочая область, конфигурация, идентификатор), а не временные сеансы дочерних агентов. Поддерживает привязку к ботам Feishu для развертывания нескольких агентов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«创建具有独立工作区和配置的独立 OpenClaw Agent。适用于用户需要完全隔离的 Agent（独立工作区、配置、身份），而不是临时子…»

创建具有独立工作区和配置的独立 OpenClaw Agent。适用于用户需要完全隔离的 Agent（独立工作区、配置、身份），而不是临时子 Agent 会话的情况。支持飞书机器人绑定，用于多机器人部署。

ClawHub Agent Skills автор: song5749 v1.0.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 194 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Создание независимых агентов OpenClaw с отдельными рабочими областями и конфигурациями.

Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИИ 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
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
39/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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 Секреты в коде secret-high-entropy-token references/standalone-agent-guide.md:150
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    --feishu-app-secret PAY8…K3g
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:184
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (строка таблицы в документации)
    | `feishu-app-secret` | ❌ | `PAY8…K3g` |
    таблица

Просканировано файлов: 5. 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 39/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (agent-creator) не совпадает с папкой (creat-anget)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 21
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1194 токенов

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)
  • +3Длина description 101: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill appears to be a legitimate standalone-agent setup tool, but it handles local configuration and credentials in ways users should review carefully before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.