SKILLEMALL.ai

AC openclaw-phone-receipt

Запускайте и управляйте исходящими телефонными уведомлениями OpenClaw через ElevenLabs+Twilio для уведомлений о выполнении/неудаче задач. Используйте, когда пользователь просит позвонить ему после завершения/неудачи задачи, просит включить/отключить переключатели команд («phone-receipt=on/off»), просит проверить качество звонка или просит сохранить поведение телефонных уведомлений между сессиями.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Trigger and manage OpenClaw outbound phone receipts via ElevenLabs+Twi…»

Trigger and manage OpenClaw outbound phone receipts via ElevenLabs+Twilio for task completion/failure notifications. Use when user asks to call them after finishing/failing a task, asks to enable/disable fixed command toggles ("phone-receipt=on/off"), asks to test call quality, or asks to persist phone receipt behavior across sessions.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 6 файлов · 1 скрипт тело ≈ 476 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Запускайте и управляйте исходящими телефонными уведомлениями OpenClaw через ElevenLabs+Twilio для уведомлений о выполнении/неудаче задач.

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ПроцедураРазработкаТексты и документыИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 6. 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 61/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 28
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 476 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 337 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.