SKILLEMALL.ai

AC openclaw-marketing-os

Запуск, аудит или улучшение многоагентной маркетинговой операционной системы в стиле OpenClaw/ClawLite. Использовать, когда задача состоит в эксплуатации или упаковке полного маркетингового движка, включающего исследовательскую информацию Hunter, синхронизацию маркетинговых активов, упаковку контента JK, публикацию в социальных сетях Elon, публикацию в блогах Tony, жизненный цикл/активацию Jenny, проверку качества блогов Peter, проверку фактов Karen, управление состоянием Mission Control и дисциплину доставки/получения в тот же день. Также использовать при открытии исходного кода или документировании системы как многоразовой операционной системы роста для команд AI-агентов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run, audit, or improve an OpenClaw/ClawLite-style multi-agent marketin…»

Run, audit, or improve an OpenClaw/ClawLite-style multi-agent marketing operating system. Use when the task is to operate or package a full marketing engine across Hunter research intel, marketing-assets synchronization, JK content packaging, Elon social publishing, Tony blog publishing, Jenny lifecycle/activation, Peter blog QA, Karen truth-gate QA, Mission Control state management, and same-day delivery/receipt discipline. Also use when open-sourcing or documenting the system as a reusable growth operating system for AI-agent teams.

ClawHub Agent Skills автор: X-RayLuan v3.238.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 253 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Запуск, аудит или улучшение многоагентной маркетинговой операционной системы в стиле OpenClaw/ClawLite.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторИИ и агентыИнфраструктуратип 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
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 7. 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 62/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 15, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 81
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1253 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 540 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 26 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 81 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 5)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This markdown-only skill is not malicious, but it directs agents to publish content, send lifecycle emails, and update records without clear approval or scope limits.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.