SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB agent-config-sync

Синхронизация версий конфигурации между развертываниями OpenClaw с несколькими агентами. Отслеживает изменения в мастер-рабочем пространстве с использованием файлов версий sentinel и CHANGELOG, затем отправляет их в нижестоящие агенты через sessions_send или резервный вариант pending_sync на основе файлов. Каждый агент независимо проверяет наличие обновлений при запуске (BOOTSTRAP.md) и при пульсе (HEARTBEAT.md). Предназначен для пользователей, использующих 2+ специализированных агента, которым требуется согласованная конфигурация системы/агента/OpenClaw. Триггеры: sync, configure, управление версиями, координация нескольких агентов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Synchronize configuration versions across OpenClaw multi-agent deploym…»

Synchronize configuration versions across OpenClaw multi-agent deployments. Tracks changes in a master workspace using sentinel version files and CHANGELOG, then dispatches to downstream agents via sessions_send or file-based pending_sync fallback. Each agent independently checks for updates on startup (BOOTSTRAP.md) and heartbeat (HEARTBEAT.md). Designed for users running 2+ specialized agents who need consistent system/agent/OpenClaw configurations. Triggers on: sync, configure, version management, multi-agent coordination.

ClawHub Agent Skills автор: LeonSong v1.5.1 MIT-0 19 файлов · 4 скрипта тело ≈ 6 925 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Синхронизация версий конфигурации между развертываниями OpenClaw с несколькими агентами.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск

ПроцедураИИ 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
Инструменты и файлы вес 18
60
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 Рискованное назначение intent-offensive-security SECURITY.md:138
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    4. **Permissions**: Snapshots inherit the agent's own file permissions (no privilege escalation)
    в кавычках

Просканировано файлов: 19. 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6925 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 24, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6925 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 66
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 16. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 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
  • -215 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 531 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 66 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 66 пунктов
  • +4Есть примеры (29 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 5)
  • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a legitimate config-sync skill, but it installs persistent cross-agent behavior and overstates some safety guarantees.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.