SKILLEMALL.ai

AC clawteam

Координация роя мультиагентных систем через ClawTeam CLI. Используйте, когда пользователь хочет создавать команды агентов, запускать несколько агентов для параллельной работы, координировать задачи с зависимостями, передавать сообщения между агентами, отслеживать прогресс на доске kanban или запускать предварительно созданные шаблоны команд (hedge-fund, code-review, research-paper). ClawTeam использует изоляцию git worktree + tmux + обмен сообщениями на основе файловой системы. Триггерные фразы: team, swarm, multi-agent, clawteam, spawn agents, parallel agents, agent team.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Multi-agent swarm coordination via the ClawTeam CLI. Use when the user…»

Multi-agent swarm coordination via the ClawTeam CLI. Use when the user wants to create agent teams, spawn multiple agents to work in parallel, coordinate tasks with dependencies, broadcast messages between agents, monitor progress via kanban board, or launch pre-built team templates (hedge-fund, code-review, research-paper). ClawTeam uses git worktree isolation + tmux + filesystem-based messaging. Trigger phrases: team, swarm, multi-agent, clawteam, spawn agents, parallel agents, agent team.

ClawHub Agent Skills автор: Yibo Xi v1.1.2 MIT-0 3 файла тело ≈ 3 996 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Координация роя мультиагентных систем через ClawTeam CLI.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 15, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (clawteam) не совпадает с папкой (clawteam-skill)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 60
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3996 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (48 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

    • +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 496 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 30 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
    • +4Есть примеры (13 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed multi-agent orchestration guide, but it should be used carefully because it can spawn local agents and modify worktrees through an external CLI.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.