SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC openclaw-dashboard

Панель мониторинга операционной деятельности OpenClaw в реальном времени. Отслеживает сессии, затраты, cron-задачи и состояние шлюза. Используйте при установке панели, запуске сервера, добавлении функций, обновлении маршрутов `api-server.js` или изменении `agent-dashboard.html`. Включает переключатель языка (EN/中文), индикатор работоспособности 24/7 и анализ затрат.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Real-time operations dashboard for OpenClaw. Monitors sessions, costs,…»

Real-time operations dashboard for OpenClaw. Monitors sessions, costs, cron jobs, and gateway health. Use when installing the dashboard, starting the server, adding features, updating `api-server.js` routes, or changing `agent-dashboard.html`. Includes language toggle (EN/中文), watchdog 24h uptime bar, and cost analysis.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 10 файлов тело ≈ 1 130 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Панель мониторинга операционной деятельности OpenClaw в реальном времени.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияДанные 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
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
80
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
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

Чем это грозит

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

Утечка данных средняя серьёзность

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

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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 · 4

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 4
    • средняя Утечка данных net-credential-use api-server.js:159
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      1. Update status to in-progress: curl -s -X PATCH 'http://loca…790/tasks/${safeTask.id}' -H 'Authorization: Bearer ${AUTH_TOKEN}' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"status":"in-progress"
    • средняя Утечка данных net-credential-use api-server.js:164
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -X POST 'http://loca…790/tasks/${safeTask.id}/attachments' -H 'Authorization: Bearer ${AUTH_TOKEN}' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"filePath":"/absolute/path/to/file.ext","sou
    • средняя Утечка данных net-credential-use api-server.js:166
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      4. Add result as a note: curl -s -X POST 'http://loca…790/tasks/${safeTask.id}/notes' -H 'Authorization: Bearer ${AUTH_TOKEN}' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"text":"<YOUR_RESULT>"}'
    • средняя Утечка данных net-credential-use api-server.js:167
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      5. Mark done: curl -s -X PATCH 'http://loca…790/tasks/${safeTask.id}' -H 'Authorization: Bearer ${AUTH_TOKEN}' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"status":"done"}'

    Просканировано файлов: 10. 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 52/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 55
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1130 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 321 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 55 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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