AD claw-multi-agent
Параллельная оркестрация нескольких агентов для OpenClaw. Запускайте ИИ-агентов как команду — параллельные исследования, сравнение нескольких моделей, конвейеры кода. Доказанная экономия времени на 50-65%. Ключевые слова: multi-agent, parallel agents, swarm, spawn multiple agents, parallel research, compare models, deep research, comprehensive research, detailed investigation, thorough analysis, research multiple topics, 多智能体, 多个Agent, 并行调研, 并行搜索, 同时搜索, 同时调研, 深度调研, 详细调研, 全面调研, 深度研究, 详细检索, 多角度分析, 全面分析, 多个模型, 让多个AI, 分别搜索, 同时搜索, 组建团队, Agent小队, 多Agent.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Multi-agent parallel orchestration for OpenClaw. Spawn AI agents as a…»
Multi-agent parallel orchestration for OpenClaw. Spawn AI agents as a team — parallel research, multi-model comparison, code pipelines. Proven 50-65% time savings. Trigger words: multi-agent, parallel agents, swarm, spawn multiple agents, parallel research, compare models, deep research, comprehensive research, detailed investigation, thorough analysis, research multiple topics, 多智能体, 多个Agent, 并行调研, 并行搜索, 同时搜索, 同时调研, 深度调研, 详细调研, 全面调研, 深度研究, 详细检索, 多角度分析, 全面分析, 多个模型, 让多个AI, 分别搜索, 同时搜索, 组建团队, Agent小队, 多Agent.
Параллельная оркестрация нескольких агентов для OpenClaw.
Как процесс D 41/100 · 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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5513 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100
- 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: 7, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5513 токенов
- 85Шаги. Шагов: 44, расплывчатых формулировок: 1
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 15. 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
- -266 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 511 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 31 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
- +4Есть примеры (30 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.