SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC openclaw-model-failover

Плагин OpenClaw: автоматически определяет лимиты скорости/квоты/сбои аутентификации и переключает сеансы на резервные LLM. Предотвращает циклы «достигнут лимит API», исправляя закрепленные модели сеансов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OpenClaw plugin: auto-detect rate limits/quota/auth failures and switc…»

OpenClaw plugin: auto-detect rate limits/quota/auth failures and switch sessions to fallback LLMs. Prevents 'API rate limit reached' loops by patching pinned session models.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 14 файлов тело ≈ 181 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Плагин OpenClaw: автоматически определяет лимиты скорости/квоты/сбои аутентификации и переключает сеансы на резервные LLM.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентыПродажи и CRMтип 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
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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:19
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…7pY+zoMV…h0x/Ptw8…8dg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:36
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…b00+Gxjx…zRc/oZwU…hzA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:104
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha512-vHk/hA7/1Ack…wbo+jaSh…Gtl+A5zq…HFg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:138
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…Dsc+j03S…0oA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:427
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…NS8+tHW7…WOF+PEzk…X4Q==",
    детектор

Просканировано файлов: 14. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 75Шаги. Шагов: 3
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 181 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 173 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.