SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD ClawMeter — Cost Tracking Dashboard

ClawMeter — это самостоятельная панель мониторинга затрат, которая отслеживает журналы сеансов OpenClaw, рассчитывает использование токенов и затраты на API, а также предоставляет аналитику в реальном времени с настраиваемыми оповещениями о бюджете.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«ClawMeter is a self-hosted cost tracking dashboard that monitors your…»

ClawMeter is a self-hosted cost tracking dashboard that monitors your OpenClaw session logs, calculates token usage and API costs, and provides real-time analytics with customizable budget alerts.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 21 файл · 1 скрипт тело ≈ 3 047 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

ClawMeter — это самостоятельная панель мониторинга затрат, которая отслеживает журналы сеансов OpenClaw, рассчитывает использование токенов и затраты на API…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность

ИнтеграцияGitHubDiscordTelegramДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
75/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
87
Качество 40%
58
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 · 13

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 13
  • низкая Утечка данных read-dotenv CONTRIBUTING.md:126
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv docs/QUICKSTART.md:53
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Опасные команды cmd-background-process docs/QUICKSTART.md:139
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    nohup npm start > clawmeter.log 2>&1 &
  • низкая Опасные команды cmd-background-process docs/QUICKSTART.md:163
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    sudo systemctl enable clawmeter
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:21
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…GLi+2W/6ao+6Y7gu/RCwR…Kng==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:151
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…GLw+xYSd…cqA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:218
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…FrF+LTRo…W3g==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:227
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…A6j+hAmM…GbS+kf5c…csw==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:236
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…5bm+c2gQ…aG5+esrLODihIorn+Pe6F…dXA==",
    детектор
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:38
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:50
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Опасные команды cmd-background-process SKILL.md:488
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    sudo systemctl enable clawmeter
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url src/alerts.mjs:79
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
    const url = `https://api.telegram.org/bot${config.telegram.botToken}/sendMessage`;
    заглушка

Просканировано файлов: 21. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (ClawMeter — Cost Tracking Dashboard) не совпадает с папкой (clawmeter)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 85Шаги. Шагов: 101, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3047 токенов
  • 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
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 196 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 54 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 101 пунктов
  • +4Есть примеры (27 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.