AC openclaw-workflow-architect
Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь хочет спроектировать, проанализировать или сгенерировать код для рабочих процессов OpenClaw — включая: запрос, следует ли использовать Lobster или OpenProse, наличие текущего рабочего процесса/конвейера, требующего проверки, желание перенести старую архитектуру на правильные уровни или необходимость фактически создать файлы .prose/.lobster в рабочей области. Активируется, даже если пользователь просто описывает требования словами (без кода). Также используется, когда пользователь спрашивает "следует ли обрабатывать это с помощью Lobster или OpenProse", "помогите мне написать файл .lobster", "спроектируйте агентский конвейер для OpenClaw" или любой вопрос, связанный с approval gate, llm-task, resumeToken, /prose, sub-agent или многошаговым рабочим процессом в OpenClaw.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Dùng skill này bất cứ khi nào người dùng muốn thiết kế, phân tích, hoặ…»
Dùng skill này bất cứ khi nào người dùng muốn thiết kế, phân tích, hoặc sinh code quy trình cho OpenClaw — bao gồm: hỏi nên dùng Lobster hay OpenProse, có workflow/pipeline hiện tại cần review, muốn chuyển kiến trúc cũ sang đúng tầng, hoặc cần tạo file .prose/.lobster thực sự vào workspace. Kích hoạt ngay cả khi người dùng chỉ mô tả yêu cầu bằng lời (chưa có code). Cũng dùng khi người dùng hỏi "cái này nên để Lobster hay OpenProse xử lý", "giúp tôi viết file .lobster", "thiết kế agentic pipeline cho OpenClaw", hay bất kỳ câu hỏi nào liên quan đến approval gate, llm-task, resumeToken, /prose, sub-agent, hoặc workflow có nhiều bước trong OpenClaw.
Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь хочет спроектировать, проанализировать или сгенерировать код для рабочих процессов OpenClaw — включая…
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 36
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1889 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 653 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.