SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC add-opencode

Используйте OpenCode в качестве поставщика агентов. OpenRouter, OpenAI, Google, DeepSeek и т. д. через конфигурацию OpenCode — не Anthropic Agent SDK. На группу через `ncl groups config update --provider opencode`; хост передает OPENCODE_* и монтирование XDG при запуске контейнеров.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use OpenCode as an agent provider. OpenRouter, OpenAI, Google, DeepSee…»

Use OpenCode as an agent provider. OpenRouter, OpenAI, Google, DeepSeek, etc. via OpenCode config — not the Anthropic Agent SDK. Per group via `ncl groups config update --provider opencode`; host passes OPENCODE_* and XDG mount when spawning containers.

nanocoai/nanoclaw Agent Skills автор: nanocoai MIT 42 файла · 37 скриптов тело ≈ 4 888 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Используйте OpenCode в качестве поставщика агентов.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
93
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
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 · 7

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 7
    • низкая Секреты в коде secret-password-literal payload/container/agent-runner/src/providers/opencode.config.test.ts:74
      Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример) (определение детектора / чёрного списка; тестовый файл / пример)
      expect(config.provider).toMatchObject({ anthropic: { options: { apiKey: 'nc-o…-v1' } } });
      детектортестовый файл
    • низкая Секреты в коде secret-password-literal payload/container/agent-runner/src/providers/opencode.config.test.ts:84
      Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример) (тестовый файл / пример)
      expect(entry.options).toEqual({ apiKey: 'nc-o…-v1', baseURL: 'https://inference.example.test/v1' });
      тестовый файл
    • низкая Секреты в коде secret-password-literal payload/container/agent-runner/src/providers/opencode.config.test.ts:93
      Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример) (тестовый файл / пример)
      expect(entry.options).toEqual({ apiKey: 'nc-o…-v1' });
      тестовый файл
    • низкая Секреты в коде secret-password-literal payload/container/agent-runner/src/providers/opencode.config.test.ts:377
      Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример) (тестовый файл / пример)
      expect(entry.options).toEqual({ apiKey: 'nc-o…-v1' });
      тестовый файл
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token payload/container/agent-runner/src/providers/opencode.question.test.ts:46
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (тестовый файл / пример; в кавычках — упоминание, а не команда)
      id: 'que_…ezK',
      тестовый файлв кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token payload/container/agent-runner/src/providers/opencode.question.test.ts:52
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (тестовый файл / пример; в кавычках — упоминание, а не команда)
      requestID: 'que_…ezK',
      тестовый файлв кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token payload/scripts/opencode-vault.ts:49
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      clientId: 'app_…ann',
      в кавычках

    Просканировано файлов: 42. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 65): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 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: 16, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4888 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте

    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 253 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +4Есть примеры (20 блоков кода)

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