SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD message-injector

Плагин OpenClaw, который добавляет пользовательский текст в начало каждого сообщения пользователя перед тем, как оно достигнет агента. Используется для: принудительного поиска в памяти перед ответами, внедрения системных инструкций, добавления постоянных напоминаний к каждому шагу разговора. Устанавливается как расширение рабочей области — работает во всех каналах, включая WebChat, Telegram, Slack и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OpenClaw plugin that prepends custom text to every user message before…»

OpenClaw plugin that prepends custom text to every user message before it reaches the agent. Use for: enforcing memory_search before replies, injecting system-level instructions, adding persistent reminders to every conversation turn. Install as a workspace extension — works on all channels including WebChat, Telegram, Slack, etc.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 3 файла тело ≈ 493 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Плагин OpenClaw, который добавляет пользовательский текст в начало каждого сообщения пользователя перед тем, как оно достигнет агента.

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

СправочникSlackTelegramИИ и агентыРазработкатип 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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
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

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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 3. 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 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 493 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 332 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.