SKILLEMALL.ai

BC command-center

Панель управления миссией для OpenClaw — мониторинг сеансов в реальном времени, отслеживание использования LLM, аналитика затрат и системные показатели. Просматривайте всех своих ИИ-агентов в одном месте.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Mission control dashboard for OpenClaw - real-time session monitoring,…»

Mission control dashboard for OpenClaw - real-time session monitoring, LLM usage tracking, cost intelligence, and system vitals. View all your AI agents in one place.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 49 файлов · 11 скриптов тело ≈ 408 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Панель управления миссией для OpenClaw — мониторинг сеансов в реальном времени, отслеживание использования LLM, аналитика затрат и системные показатели.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураGitHubИИ и агентыДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:79
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…cjV+2Z+GK+EEY7…R4x+N3TA…nIr+TMcC…z6Q==",
    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": "sha512-oGB+Uxlg…BKZ+GTy0…lih/NSHS…cSg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:209
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…JbG+vnnQ…1TK+nxAp…hhm+kzE4…g4g==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:259
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…FFX/+gVeY…NlM++NqRc…bqg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:360
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…vZS+VIDU…jX4+qx9M…saQ==",
    детектор

Просканировано файлов: 45. 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 51/100

  • 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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 408 токенов

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
  • -43 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -38 из 8 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 166 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.