SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB migrate-from-v1

Завершает миграцию установки NanoClaw v1 в v2. Запускается после завершения `bash migrate-v2.sh`. Заполняет владельца, мигрирует устаревшую память, сверяет конфигурации контейнеров и помогает портировать пользовательский код v1. Срабатывает по запросам "migrate from v1", "finish migration", "v1 migration".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Finish migrating a NanoClaw v1 install into v2. Run after `bash migrat…»

Finish migrating a NanoClaw v1 install into v2. Run after `bash migrate-v2.sh` completes. Seeds the owner, migrates legacy memory, reconciles container configs, and helps port custom v1 code. Triggers on "migrate from v1", "finish migration", "v1 migration".

nanocoai/nanoclaw Agent Skills автор: nanocoai MIT 1 файл тело ≈ 2 778 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Завершает миграцию установки NanoClaw v1 в v2.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

ПроцедураWhatsAppTelegramSlackDiscordРазработкаФинансытип 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
B
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
30
Инструменты и файлы вес 18
60
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 1. 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 edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 135): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 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: 40
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2778 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Ответ описан самодельной разметкой (12 тегов): типизированный вызов надёжнее

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

  • +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
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 258 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.