SKILLEMALL.ai

AC system-change-archive

Создание аудита перед перезапуском и архива отката для системных изменений. Используйте при изменении конфигурации OpenClaw, плагинов, маршрутизации, утверждений, поведения при запуске или других критически важных файлов, где неудачный перезапуск будет трудно диагностировать. 中文:这是给系统级改动准备的“重启前留档 + 失败可回滚”保障层,适合改配置、插件、路由、审批、启动行为这类关键部分;会把改前备份、执行计划、diff 和验证记录提前整理好,出了问题也能快速排查和回退.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create a pre-restart audit and rollback archive for system-level chang…»

Create a pre-restart audit and rollback archive for system-level changes. Use when modifying OpenClaw config, plugins, routing, approvals, startup behavior, or other critical files where a failed restart would be painful to diagnose. 中文:这是给系统级改动准备的“重启前留档 + 失败可回滚”保障层,适合改配置、插件、路由、审批、启动行为这类关键部分;会把改前备份、执行计划、diff 和验证记录提前整理好,出了问题也能快速排查和回退。

ClawHub Agent Skills автор: zczcm85 v1.0.4 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 969 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Создание аудита перед перезапуском и архива отката для системных изменений.

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

АнализаторИнфраструктуратип 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
57/100
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: 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 57/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 80
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 8, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1969 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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 335 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 31 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 80 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill coherently creates local audit and rollback archives before risky system changes, with no evidence of hidden network access or unrelated behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.