SKILLEMALL.ai

AC conduxt

Оркестрация полнодуплексных сессий кодирования с помощью ACPX (предпочтительно) или tmux (запасной вариант), с использованием нативных инструментов OpenClaw и навыков сообщества. Обрабатывает любые задачи кодирования: требования, исправление ошибок, рефакторинг, исследования. Используйте, когда: «реализовать функцию X», «исправить эту ошибку», «отрефакторить слой API», «запустить агента», «открыть сессию», «написать код», «исправить проблему №N».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Orchestrate full-duplex coding agent sessions via ACPX (preferred) or…»

Orchestrate full-duplex coding agent sessions via ACPX (preferred) or tmux (fallback), composing OpenClaw native tools and community Skills. Handles any coding task: requirements, bug fixes, refactoring, investigations. Use when: "implement feature X", "fix this bug", "refactor the API layer", "start agent", "open a session", "code this", "fix issue #N".

ClawHub Agent Skills автор: Zhouyang Xue v1.0.1 MIT-0 5 файлов · 3 скрипта тело ≈ 4 778 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Оркестрация полнодуплексных сессий кодирования с помощью ACPX (предпочтительно) или tmux (запасной вариант), с использованием нативных инструментов OpenClaw и…

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, git), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4778 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (42 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

    • +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 7 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 356 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 41 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +4Есть примеры (13 блоков кода)
    • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a disclosed coding-agent orchestrator, but it can run unattended agents with broad repository permissions, so users should review it carefully before installing.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.