SKILLEMALL.ai

AC overnight-factory

Настройте ИИ-агента как оператора Overnight Software Factory. Используйте при настройке агента OpenClaw для автономной обработки тикетов поддержки от начала до конца: получение назначений тикетов по электронной почте или GitHub, анализ проблем, запуск Claude Code для реализации исправлений, открытие PR и уведомление человека для проверки. Активируется фразами вроде «настроить ночную фабрику», «настроить конвейер тикетов», «автоматизировать тикеты поддержки», «настроить ИИ-агента для написания кода для тикетов» или «ночная фабрика программного обеспечения».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Set up an AI agent as an Overnight Software Factory operator. Use when…»

Set up an AI agent as an Overnight Software Factory operator. Use when configuring an OpenClaw agent to autonomously handle support tickets end-to-end: receive ticket assignments via email or GitHub, analyze issues, spawn Claude Code to implement fixes, open PRs, and notify a human for review. Triggers on phrases like "set up overnight factory", "configure ticket pipeline", "automate support tickets", "set up AI coding agent for tickets", or "overnight software factory".

ClawHub Agent Skills автор: Alpha Zenith v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 968 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Настройте ИИ-агента как оператора Overnight Software Factory.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторGitHubИИ и агентыРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
93
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 5. 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 59/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 8
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 968 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 475 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill openly builds an autonomous support-to-PR bot, but it gives recurring agents broad repository, email, and credential authority with weak safeguards.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.