SKILLEMALL.ai

AC self-healing-agent

Система самовосстановления и автоматического ремонта для агентов OpenClaw. Отслеживает состояние агента, обнаруживает сбои (зависшие cron-задачи, неисправные навыки, повреждение конфигурации, утечки памяти, тайм-ауты сеанса), автоматически диагностирует первопричины и применяет исправления. Вдохновлено возможностями самовосстановления агента Hermes. Используйте, когда вас просят "сделать моего агента самовосстанавливающимся", "автоматически ремонтировать", "самовосстановление", "мониторинг состояния агента", "автоматически исправлять зависшие cron-задачи", "автоматическая диагностика сбоев", "устойчивый агент", "отказоустойчивость", "сторожевой таймер", "монитор пульса", или когда агенты постоянно сбоят и нуждаются в автоматическом восстановлении. Также используйте для настройки непрерывного мониторинга состояния через cron.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Self-recovery and auto-repair system for OpenClaw agents. Monitors age…»

Self-recovery and auto-repair system for OpenClaw agents. Monitors agent health, detects failures (crashed cron jobs, broken skills, config corruption, memory bloat, session timeouts), automatically diagnoses root causes, and applies fixes. Inspired by Hermes agent's self-recovery capabilities. Use when asked to "make my agent self-healing", "auto-repair", "self-recovery", "agent health monitoring", "fix broken cron jobs automatically", "auto-diagnose failures", "resilient agent", "fault tolerance", "watchdog", "heartbeat monitor", or when agents repeatedly fail and need automated recovery. Also use to set up continuous health monitoring via cron.

ClawHub Agent Skills автор: stevojarvisai-star v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 831 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Система самовосстановления и автоматического ремонта для агентов OpenClaw.

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

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
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

    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: 3. 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 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: 20
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 831 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 10 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 655 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed OpenClaw self-repair tool, but it can modify local OpenClaw state when users run heal or monitor modes.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.