SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB ruos-host-run

Запускает агент роя ruflo на собственном облачном рабочем столе ruOS пользователя через аутентифицированный MCP, передает его вывод и записывает его в состояние роя ruflo. Используйте, когда пользователь хочет, чтобы агент работал на рабочем столе ruOS, просит "запустить это на моем рабочем столе ruOS" или размещает агент роя на удаленном хосте ruOS.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run a ruflo swarm agent on the user's own ruOS cloud desktop through t…»

Run a ruflo swarm agent on the user's own ruOS cloud desktop through the tenant-authenticated fleet MCP, stream its output, and record it in ruflo's swarm state. Use when the user wants an agent to run on a ruOS desktop, asks to "run this on my ruOS desktop", or places a swarm agent on a remote ruOS host.

ruvnet/claude-flow Claude Code автор: ruvnet MIT 1 файл тело ≈ 919 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 29 ч назад

Запускает агент роя ruflo на собственном облачном рабочем столе ruOS пользователя через аутентифицированный MCP, передает его вывод и записывает его в…

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураИИ 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
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 1. 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 69/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 919 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Ответ описан самодельной разметкой (16 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +4Структура: 1 заголовков, инструкции сложно сканировать
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 306 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.