AD agent-feishu-direct-tools-patch
Одноразовый/по запросу патч для openclaw-lark (без вебхуков LarkTicket). Реализует agent-session-context, session-key-feishu, syncTicketContextForToolClient, третий аргумент createToolClient, хуки, calendar effectiveSenderOpenId, очистку toolClient. После редактирования файлов сообщите пользователю, что изменилось, и что ему ОБЯЗАТЕЛЬНО нужно перезапустить Gateway. ПЕРЕД началом редактирования файлов Агент должен проинструктировать пользователя и дождаться явного подтверждения. В случае сбоя или поломки Feishu после установки патча, пользователь может переустановить с помощью: npx -y @larksuite/openclaw-lark install. Предпочитайте инструменты разработки с поддержкой ИИ или временную загрузку навыка OpenClaw — избегайте постоянного включения этого навыка в skills.entries. Используйте при переносе или повторном применении после конфликтов слияния.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«One-time/on-demand patch for openclaw-lark (no webhook LarkTicket path…»
One-time/on-demand patch for openclaw-lark (no webhook LarkTicket paths). Implements agent-session-context, session-key-feishu, syncTicketContextForToolClient, createToolClient third arg, hooks, calendar effectiveSenderOpenId, toolClient sweep. After file edits, tell the user what changed and that they MUST restart the Gateway. BEFORE starting file edits, Agent must brief the user and wait for explicit confirmation. On failure or Feishu broken after patch, user may reinstall with: npx -y @larksuite/openclaw-lark install. Prefer AI-assisted dev tools or temporary OpenClaw skill load—avoid keeping this skill permanently enabled in skills.entries. Use when porting or re-applying after merge conflicts.
Одноразовый/по запросу патч для openclaw-lark (без вебхуков LarkTicket).
Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5960 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5960 токенов
- 100Шаги. Шагов: 91
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 21. 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 707 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 28 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 91 пунктов
- +4Есть примеры (14 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.