SKILLEMALL.ai

AC openclaw-doc-helper

Отвечает на вопросы, связанные с OpenClaw, путем запроса и анализа официальной документации на docs.openclaw.ai. УСЛОВИЯ АКТИВАЦИИ — Используйте этот навык, когда: 1. Пользователь напрямую спрашивает об OpenClaw (конфигурация, использование, команды, устранение неполадок, архитектура) 2. Предлагает OpenClaw как решение других проблем 3. Собирается рекомендовать или объяснить изменения в конфигурации OpenClaw 4. Отвечает на вопросы, где OpenClaw является частью решения ОБЯЗАТЕЛЬНО: Всегда извлекайте соответствующую документацию с docs.openclaw.ai перед: - Ответом на любой вопрос, специфичный для OpenClaw - Предложением изменений в конфигурации - Предоставлением технических деталей о функциях OpenClaw

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Answer OpenClaw-related questions by querying and analyzing the offici…»

Answer OpenClaw-related questions by querying and analyzing the official documentation at docs.openclaw.ai. TRIGGER CONDITIONS - Use this skill when: 1. User directly asks about OpenClaw (configuration, usage, commands, troubleshooting, architecture) 2. Suggesting OpenClaw as a solution to other problems 3. About to recommend or explain OpenClaw configuration changes 4. Answering questions where OpenClaw is part of the solution MANDATORY: Always fetch relevant documentation from docs.openclaw.ai before: - Answering any OpenClaw-specific question - Suggesting configuration changes - Providing technical details about OpenClaw features

ClawHub Agent Skills автор: DaXuan v1.0.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 828 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Отвечает на вопросы, связанные с OpenClaw, путем запроса и анализа официальной документации на docs.openclaw.ai. УСЛОВИЯ АКТИВАЦИИ — Используйте этот навык…

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

АнализаторТексты и документыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
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
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 2. 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
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 34
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 828 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 642 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The available evidence shows purpose-aligned ClawHub/Convex workflow guidance with disclosed local CLI and staff-action commands, not hidden or deceptive behavior.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.