SKILLEMALL.ai

BC claw-config

Навык обоснованной самодиагностики и безопасной самомодификации для любого агента OpenClaw. Позволяет вызывающему агенту отвечать на вопросы "кто я, что мне принадлежит, как выглядит моя конфигурация и как изменить поле, не сломав его?" — без галлюцинаций имен полей, идентификации или путей. Перед применением патча к openclaw.json агент должен выполнить `claw-config whoami` (самоидентификация) → `schema <path>` (реальное имя поля + тип из установленного бинарного файла) → `docs <topic>` или `docs search:<keyword>` (официальная семантика из docs.openclaw.ai). Подкоманды только для чтения и диагностики безопасны для cron; `apply` (деструктивная запись) отказывается запускаться в `OPENCLAW_CRON_CONTEXT`.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A grounded self-diagnosis and safe self-modification skill for any Ope…»

A grounded self-diagnosis and safe self-modification skill for any OpenClaw agent. Lets the calling agent answer "who am I, what do I own, what does my config look like, and how do I change a field without breaking it?" — without hallucinating field names, identity, or paths. Before patching openclaw.json, the agent must run `claw-config whoami` (self-identification) → `schema <path>` (real field name + type from the installed binary) → `docs <topic>` or `docs search:<keyword>` (official semantics from docs.openclaw.ai). Read-only and diagnose subcommands are cron-safe; `apply` (destructive write) refuses to run under `OPENCLAW_CRON_CONTEXT`.

ClawHub Agent Skills автор: Zhili1004 v0.1.0 MIT-0 8 файлов · 1 скрипт тело ≈ 3 030 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Навык обоснованной самодиагностики и безопасной самомодификации для любого агента OpenClaw.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100

  • 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
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 23
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3030 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (10 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 650 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is mostly transparent, but it gives agents persistent OpenClaw configuration-changing power and includes escape paths that users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.