AC workspace-backup-github
Резервное копирование рабочей среды AI Agent в GitHub — резервное копирование в один клик для OpenClaw, Claude Code, Cursor и других рабочих сред AI Agent в частный репозиторий GitHub. Поддерживает два режима: (1) Автоматический режим — запланированное автоматическое резервное копирование (2) Ручной режим — интерактивный мастер настройки. Автоматически направляет пользователей через: настройку токена GitHub → создание репозитория → начальное резервное копирование → настройку запланированного резервного копирования. Идеально подходит для: разработчиков AI Agent, пользователей нескольких устройств, всех, кто хочет защитить свою рабочую среду от потери данных. Ключевые слова для запуска: backup, github backup, auto backup, workspace backup, backup to github, git backup, scheduled backup, sync to github
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Backup AI Agent workspace to GitHub - One-click backup for OpenClaw, C…»
Backup AI Agent workspace to GitHub - One-click backup for OpenClaw, Claude Code, Cursor, and other AI Agent workspaces to a private GitHub repository. Supports two modes: (1) Auto mode - scheduled automatic backup (2) Manual mode - interactive setup wizard. Automatically guides users through: GitHub Token config → Repository creation → Initial backup → Scheduled backup setup. Perfect for: AI Agent developers, multi-device users, anyone who wants to protect their workspace from data loss. Trigger keywords: backup, github backup, auto backup, workspace backup, backup to github, git backup, scheduled backup, sync to github
Резервное копирование рабочей среды AI Agent в GitHub — резервное копирование в один клик для OpenClaw, Claude Code, Cursor и других рабочих сред AI Agent в…
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 22
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1272 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
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
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 628 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 22 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.