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Qualitätssicherung für OpenClaw-Skills

Analysiert und bewertet automatisch die Qualität von OpenClaw-Skill-Dokumentationen, identifiziert kritische Probleme und liefert umsetzbare Verbesserungsvorschläge.

Was ist Qualitätssicherung für OpenClaw-Skills?

Diese KI-Fähigkeit führt eine mehrdimensionale Qualitätsanalyse von SKILL.md-Dateien für OpenClaw-Skills durch. Sie bewertet die Dokumentation in fünf Kategorien: Klarheit, Vollständigkeit, Handlungsorientierung, Auffindbarkeit und Beispiele. Jede Kategorie wird mit einem prozentualen Anteil gewichtet (z. B. Handlungsorientierung mit 25%), und die Gesamtbewertung reicht von 0 bis 10 Punkten. Für die Veröffentlichung auf ClawHub ist eine Mindestpunktzahl von 7,0 erforderlich, wobei keine Dimension unter 5,0 fallen darf. Ein begleitendes Skript (`fix_skill_md.cjs`) kann häufige Probleme wie fehlende Felder oder Abschnitte automatisch korrigieren. Die Fähigkeit unterstützt sowohl die Analyse einzelner Skills als auch die Batch-Verarbeitung eines gesamten Skill-Verzeichnisses – ideal für Entwickler, die die Qualität ihrer Skills vor der Veröffentlichung sicherstellen möchten.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add SKY-lv/skylv-skill-quality-assurance

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Dokumentation

Skill-Qualitätssicherung

Automatische Analyse und Bewertung der Qualität von OpenClaw-Skill-Dokumentationen. Identifiziert kritische Probleme und liefert umsetzbare Verbesserungen.

Übersicht

Dieser Skill führt eine mehrdimensionale Qualitätsanalyse einer beliebigen OpenClaw-Skill-SKILL.md-Datei durch und bewertet sie in folgenden Kategorien:

  • Klarheit — Struktur, Überschriften, Satzlänge
  • Vollständigkeit — Erforderliche Felder, Installations-/Verwendungsabschnitte
  • Handlungsorientierung — Schritt-für-Schritt-Anleitungen, Befehle
  • Auffindbarkeit — Schlüsselwörter, Beschreibung, Kategorien
  • Beispiele — Codebeispiele, Vorher/Nachher, Anwendungsfälle

Verwendung

Einzelnen Skill analysieren

Analysiere den Skill unter: C:\pfad\zu\skills\mein-skill

Alle Skills in einem Verzeichnis analysieren

Führe aus: node engine.js C:\pfad\zu\skills

Bewertungsinterpretation

PunktzahlNoteBedeutung
8-10AProduktionsreif
6-7BKleinere Verbesserungen nötig
4-5CErhebliche Überarbeitung nötig
<4FNeu schreiben empfohlen

Bewertungsdimensionen

1. Klarheit (20%)

Prüft: Überschriftenhierarchie, Satzlänge, Füllwörter, Markdown-Formatierung

2. Vollständigkeit (20%)

Prüft: name, description, keywords, Installationsabschnitt, Verwendungsabschnitt

3. Handlungsorientierung (25%)

Prüft: nummerierte Schritte, ausführbare Befehle, Konfigurationsanleitungen

4. Auffindbarkeit (15%)

Prüft: Schlüsselwörter (5+), Beschreibungslänge (50+ Zeichen), Kategorie/Tags

5. Beispiele (20%)

Prüft: Codeblöcke (3+), Vorher/Nachher-Fälle, Beschreibung von Anwendungsfällen

Qualitätsschwellen für ClawHub-Veröffentlichung

  • Gesamtpunktzahl ≥ 7,0 erforderlich
  • Keine Dimension unter 5,0
  • Feld keywords muss vorhanden sein
  • Beschreibung muss mindestens 50 Zeichen lang sein

Automatische Korrektur

Das Begleitskript fix_skill_md.cjs korrigiert automatisch:

  • Fehlendes Feld description
  • Fehlendes Feld keywords
  • Fehlenden Abschnitt Installation
  • Fehlenden Abschnitt Verwendung
node fix_skill_md.cjs

Beispielausgabe

# Skill-Qualitätsbericht

Analysiert: 34 Skills

## Gesamtrangliste
 1. ✅ skylv-browser-automation-agent   9.4/10
 2. ✅ skylv-openclaw-evomap-connector   9.3/10

Durchschnittliche Punktzahl: 8.1/10
Note A (7+): 29
Note B (5-6): 5
Note C (<5): 0

MIT License © SKY-lv

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