SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC warden-agent-builder

Создавайте оригинальных агентов LangGraph для Warden Protocol и готовьте их к публикации в Warden Studio. Используйте этот навык, когда пользователи хотят: (1) создавать новых агентов Warden (не примеры сообщества), (2) создавать крипто/Web3 агентов на основе LangGraph, (3) развертывать агентов через LangSmith Deployments или собственную инфраструктуру, (4) участвовать в программе поощрения создателей агентов Warden (открыта для агентов OpenClaw) или (5) интегрироваться с Warden Studio для публикации в Agent Hub.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build original LangGraph agents for Warden Protocol and prepare them f…»

Build original LangGraph agents for Warden Protocol and prepare them for publishing in Warden Studio. Use this skill when users want to: (1) Create new Warden agents (not community examples), (2) Build LangGraph-based crypto/Web3 agents, (3) Deploy agents via LangSmith Deployments or custom infra, (4) Participate in the Warden Agent Builder Incentive Programme (open to OpenClaw agents), or (5) Integrate with Warden Studio for Agent Hub publishing.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 9 файлов тело ≈ 4 389 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Создавайте оригинальных агентов LangGraph для Warden Protocol и готовьте их к публикации в Warden Studio.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность

ГенераторGitHubDockerDiscordИИ 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Согласованность вес 8
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Утечка данных read-dotenv scripts/init-agent.py:139
      Чтение файла .env (в кавычках — упоминание, а не команда)
      cp .env.example .env
      в кавычках
    • низкая Утечка данных read-dotenv scripts/init-agent.py:267
      Чтение файла .env (в кавычках — упоминание, а не команда)
      cp .env.example .env
      в кавычках
    • низкая Утечка данных read-dotenv scripts/init-agent.py:361
      Чтение файла .env (в кавычках — упоминание, а не команда)
      print(f"{3 if template == 'typescript' else 4}. Copy .env.example to .env and add your API keys")
      в кавычках

    Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (warden-agent-builder) не совпадает с папкой (lex)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4389 токенов
    • 85Шаги. Шагов: 158, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 16. 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
    • -44 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 451 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 37 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 158 пунктов
    • +4Есть примеры (16 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.