SKILLEMALL.ai

AC team-builder

Развертывает SaaS-команду роста с несколькими агентами на OpenClaw с общим рабочим пространством, асинхронной почтовой связью, задачами по расписанию cron и опциональной интеграцией с Telegram. Используется, когда пользователь хочет создать команду ИИ-агентов, построить систему с несколькими агентами, настроить команду роста/маркетинга/продукта или развернуть агентов для матрицы продуктов SaaS. Поддерживает настраиваемое имя команды, роли агентов, модели, часовой пояс и ботов Telegram.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deploy a multi-agent SaaS growth team on OpenClaw with shared workspac…»

Deploy a multi-agent SaaS growth team on OpenClaw with shared workspace, async inbox communication, cron-scheduled tasks, and optional Telegram integration. Use when user wants to create an AI agent team, build a multi-agent system, set up a growth/marketing/product team, or deploy agents for a SaaS product matrix. Supports customizable team name, agent roles, models, timezone, and Telegram bots.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 4 файла тело ≈ 2 275 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Развертывает SaaS-команду роста с несколькими агентами на OpenClaw с общим рабочим пространством, асинхронной почтовой связью, задачами по расписанию cron и…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск

ИнтеграцияTelegramИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 4. 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 55/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 14, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 46
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2275 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 399 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 30 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.