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技能质量检查

技能标识:skill-quality-checker

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作者:admin | 来源记录:ClawHub
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ClawHub
版本
V 1.0.0
检测标记
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来源与检测标记为平台登记信息,并不代表已展示可复核的检测报告。使用前请核对版本、依赖和所需权限,建议先在隔离环境中运行。
概述
安装方式
版本历史

技能质量检查

Skill 质量检测工具

自动评估已安装 skills 的质量,输出评分报告。

使用方式

运行脚本扫描并评分:

bash

扫描所有 skills


python3 {SKILLDIR}/scripts/checkquality.py --scan-dir /root/.openclaw/skills/

扫描单个 skill

python3 {SKILLDIR}/scripts/checkquality.py --skill /root/.openclaw/skills/some-skill/

输出 markdown 报告到文件

python3 {SKILLDIR}/scripts/checkquality.py --scan-dir /root/.openclaw/skills/ --format markdown --output /tmp/report.md

输出 JSON

python3 {SKILLDIR}/scripts/checkquality.py --scan-dir /root/.openclaw/skills/ --format json --output /tmp/report.json

{SKILL_DIR} 替换为本 skill 的实际路径(即 SKILL.md 所在目录)。

评分维度(满分100)

维度分值核心检查点
问题-方案匹配度20任务类型与实现方案是否匹配
完成度
20 | 文件完整性、格式规范、无 TODO | | 容错性 | 20 | 错误处理、fallback 机制 | | Description 精度 | 20 | 触发词覆盖、长度适中、不泛化 | | Token 效率 | 20 | 文件大小、渐进式披露 |

评级:⭐⭐⭐⭐⭐(90+) ⭐⭐⭐⭐(75-89) ⭐⭐⭐(60-74) ⭐⭐(<60)

工作流程

  1. 1. 运行 check_quality.py,获取评分报告
  2. 阅读报告中的改进建议
  3. 如需详细评分标准,参考 references/scoring-criteria.md

注意事项

  • - 脚本只用 Python 标准库,无需额外安装
  • 评分为启发式静态分析,供参考,不替代人工审查
  • 如果扫描目录不存在或为空,脚本会给出明确提示

标签

skill ai

通过对话安装

以下为平台配置的接入选项,并非逐项实测通过。能否安装取决于客户端支持、技能来源和运行环境:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 skill-quality-checker-1776117505 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 skill-quality-checker-1776117505 技能

通过命令行安装

skillhub install skill-quality-checker-1776117505

下载

⬇ 下载 skill-quality-checker v1.0.0(免费)

文件大小: 11.39 KB | 发布时间: 2026-4-15 14:23

v1.0.0 最新 2026-4-15 14:23
Skill Quality Inspector (Initial Release)
An automated tool designed to evaluate the quality of installed skills and generate comprehensive scoring reports with optimization suggestions.
Multi-Dimensional Assessment: Supports batch or individual skill checks across 5 core metrics: Intent Fit, Task Completeness, Robustness, Description Accuracy, and Token Efficiency.
Flexible Output: Supports Markdown and JSON formats for easy viewing and archiving.
Zero Dependencies: Performs full-process static analysis using only the Python Standard Library.
Comprehensive Documentation: Includes detailed usage guides and scoring criteria references.
Robust Workflow: Features clear grading scales and graceful error handling (e.g., proactive alerts for missing directories).
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