SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD FlowClaw

Неубиваемый балансировщик нагрузки LLM для OpenClaw. Отслеживает использование Anthropic, Google, OpenAI, GitHub Copilot и Ollama. Оценивает учетные записи по срочности, автоматически переключается и переходит на локальные модели. Ваш агент никогда не застрянет.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Unkillable LLM load balancer for OpenClaw. Monitors usage across Anthr…»

Unkillable LLM load balancer for OpenClaw. Monitors usage across Anthropic, Google, OpenAI, GitHub Copilot, and Ollama. Scores accounts by urgency, rotates automatically, and fails over to local models. Your agent never gets stuck.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 7 файлов · 3 скрипта тело ≈ 768 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Неубиваемый балансировщик нагрузки LLM для OpenClaw.

Как процесс D 36/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

ИнтеграцияGitHubИИ и агентытип 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
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
61
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
36/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc README.md:345
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'alias flowclaw="bash ~/clawd/skills/flowclaw/scripts/flowclaw.sh"' >> ~/.zshrc

Просканировано файлов: 7. 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 36/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 768 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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 231 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.