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claw-score

Auditar o actualizar los documentos del cuadro de mandos de madurez de OpenClaw a partir de la taxonomía raíz, las puntuaciones de madurez y los artefactos de evidencia de QA sin utilizar datos de discrawl del mantenedor ni informes de inventario confirmados.

¿Qué es claw-score?

Esta habilidad gestiona el flujo de trabajo operativo para el cuadro de mandos de madurez de OpenClaw. Permite auditar o actualizar las puntuaciones de madurez de una superficie o categoría a partir de la taxonomía raíz (`taxonomy.yaml`), las puntuaciones de madurez (`qa/maturity-scores.yaml`) y los artefactos de evidencia de QA (`qa-evidence.json`). Está diseñada para el repositorio openclaw/openclaw y proporciona comandos para validar esquemas YAML, ejecutar comprobaciones de documentación y realizar ejecuciones completas de generación del cuadro de mandos. La habilidad define una semántica de puntuación clara (Cobertura, Calidad, Completitud, LTS) y un proceso de completitud por defecto que evalúa si el flujo de trabajo completo visible para el operador está presente. Incluye un contexto de decisión para registrar justificaciones y revisores, y gestiona la resolución de la rama principal flotante para las ejecuciones de generación. No añade artefactos del repositorio del mantenedor ni utiliza datos de discrawl.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/clawdbot/clawdbot/tree/main/.agents/skills/claw-score

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Documentación

¿Qué hace claw-score?

Usa esta habilidad cuando trabajes en el cuadro de mandos de madurez de OpenClaw en este repositorio. Esta es la versión openclaw-local del flujo de trabajo claw-score del mantenedor: mantiene los conceptos de taxonomía y cuadro de mandos, pero excluye discrawl y el antiguo árbol de informes inventory/ confirmado.

Autoridad

Esta habilidad posee el flujo de trabajo operativo para:

  • taxonomy.yaml
  • qa/maturity-scores.yaml
  • docs/concepts/qa-e2e-automation.md
  • qa/scenarios/index.yaml

Mantén fuera de este repositorio la información personal específica del mantenedor, privada del mantenedor, archivos de Discord y hechos de discrawl. Si una puntuación necesita evidencia privada, utiliza la forma de artefacto qa-evidence.json redactada generada por los flujos de trabajo de QA de OpenClaw.

Modelo de Fuente

  • taxonomy.yaml es la fuente de verdad editada manualmente para superficies, niveles, perfiles de QA, categorías, IDs de cobertura de características, referencias de documentación, anulaciones de LTS y rutas de instrucciones de completitud.
  • Cada característica tiene exactamente una entrada coverageIds. Mantén ese ID de evidencia único para la característica; el mapeo de evidencia muchos a muchos más amplio no es parte del esquema de taxonomía actual.
  • Los IDs de cobertura usan la forma namespace.behavior con puntos, con segmentos alfanuméricos en minúsculas/guiones. Los IDs de perfil, superficie y categoría pueden permanecer con guiones o puntos.
  • Mantén los nombres de categorías y características únicos, con forma de producto y más amplios que los IDs de cobertura brutos. No promuevas IDs genéricos a nombres de características independientes.
  • Evita paquetes de ID de cobertura duplicados bajo diferentes nombres de características en una categoría.
  • qa/maturity-scores.yaml es la fuente agregada confirmada para el estado de revisión de Calidad, Completitud y LTS.
  • extensions/qa-lab/src/scorecard-taxonomy.ts exporta readValidatedQaMaturityScoreSources; úsalo para validar la salida de puntuación.
  • Los documentos públicos generados son docs/maturity/scorecard.md y docs/maturity/taxonomy.md; ambos provienen de pnpm maturity:render. No edites manualmente el Markdown generado para cambiar los resultados de puntuación.
  • Los artefactos qa-evidence.json proporcionan evidencia del cuadro de mandos de QA por ejecución. Los artefactos del perfil de lanzamiento son la fuente de verdad para la Cobertura. Pueden enriquecer los documentos de artefactos generados, pero no se confirman como inventario.

Comandos

Ejecuta desde la raíz del repositorio openclaw.

Validar la estructura YAML de la taxonomía y el esquema de puntuación de madurez después de las ediciones de la fuente:

node --import tsx --input-type=module <<'NODE'
import fs from "node:fs";
import YAML from "yaml";
import { readValidatedQaMaturityScoreSources } from "./extensions/qa-lab/src/scorecard-taxonomy.ts";

for (const file of ["taxonomy.yaml", "qa/scenarios/index.yaml"]) {
  YAML.parse(fs.readFileSync(file, "utf8"));
}
readValidatedQaMaturityScoreSources();
NODE

Comprobar la documentación al tocar la prosa de los documentos:

pnpm check:docs

Ejecutar comprobaciones de QA/perfil enfocadas al cambiar IDs de cobertura o pertenencia a perfiles:

pnpm openclaw qa coverage --json

Ejecuciones de Generación Completa

Para una ejecución directa del cuadro de mandos completo que publique la solicitud de extracción de documento generado, usa la resolución main flotante por defecto:

github workflow run maturity-scorecard.yml \
  --repo openclaw/openclaw \
  --ref main \
  -f ref=main \
  -f expected_sha='' \
  -f publish_pull_request=true \
  -f allow_failures=true

No resuelvas main localmente y pases ese commit como ref y expected_sha para una ejecución de generación manual ordinaria. main de OpenClaw se mueve rápidamente, por lo que el commit seleccionado por el llamante puede quedar obsoleto antes de la validación. El flujo de trabajo entonces rechaza correctamente la publicación cuando la base de la solicitud de extracción contiene entradas de madurez más recientes, y QA nunca comienza.

Con ref=main y un expected_sha en blanco, la ruta floating_default_branch del flujo de trabajo obtiene y congela la rama predeterminada remota actual dentro de la validación antes de pasar una revisión inmutable a trabajos posteriores. Usa un SHA explícito solo cuando la evidencia solicitada debe permanecer vinculada a esa revisión exacta, como una llamada de flujo de trabajo de candidato a lanzamiento o una reproducción histórica solo de artefactos. Si esa ejecución de revisión exacta también solicita publicación y main ha cambiado las entradas relevantes, espera que la validación falle y vuelve a enviar desde main flotante.

Flujo de Trabajo de Puntuación

Cuando se te pida puntuar o actualizar una superficie:

  1. Lee la superficie en taxonomy.yaml.
  2. Lee la rúbrica de completitud de la superficie bajo .agents/skills/claw-score/references/completeness/.
  3. Reúne evidencia del repositorio público a partir de documentos, código fuente, pruebas y metadatos de escenarios de QA.
  4. Prefiere los artefactos qa-evidence.json del perfil de lanzamiento existentes para la prueba ejecutada.
  5. Actualiza qa/maturity-scores.yaml solo para el estado de revisión de Calidad, Completitud y LTS respaldado por evidencia de artefactos pública o redactada.
  6. Ejecuta el comando de validación de esquema de esta habilidad.
  7. Ejecuta pnpm check:docs si la prosa de los documentos cambió, y comprobaciones de cobertura de QA enfocadas si los IDs de cobertura o la pertenencia a perfiles cambiaron.

Para cambios subjetivos de puntuación, haz la edición defendible más pequeña y deja la ruta de evidencia en la solicitud de extracción o resumen de tarea. Mantén la prosa manual en los documentos actuales y almacena los datos de puntuación en qa/maturity-scores.yaml.

Proceso de Completitud por Defecto

La completitud se puntúa contra el flujo de trabajo previsto visible para el operador para cada categoría, no contra la amplitud de las pruebas o la calidad de la implementación. Los archivos de referencia de completitud bajo references/completeness/ definen el alcance de la categoría y cualquier variación específica de la superficie de este proceso por defecto.

Por defecto, la Completitud mide qué tan completamente OpenClaw expone el conjunto de capacidades de superficie previsto al usuario, operador, autor o mantenedor para esa superficie. Puntúa si cada categoría entrega el flujo de trabajo completo esperado, incluyendo configuración, uso normal, estado o inspección, recuperación y variantes importantes de plataforma, proveedor, canal, seguridad o ciclo de vida cuando corresponda.

Trata las Preguntas de Puntuación Específicas de la Superficie y la Guía Específica de la Superficie como instrucciones de mayor prioridad para esa superficie. Las instrucciones de la superficie pueden ampliar, reducir o entrar intencionalmente en conflicto con las ideas por defecto aquí; cuando lo hagan, sigue las instrucciones de la superficie y haz que la justificación de la puntuación refleje esa instrucción específica de la superficie. Si un archivo de referencia no incluye preguntas o guía específicas de la superficie, aplica este proceso por defecto al Alcance de la Categoría de la superficie.

Para cada categoría, pregúntate:

  • ¿Puede el usuario u operador previsto completar el flujo de trabajo de la categoría de principio a fin?
  • ¿Están presentes las características de la taxonomía como capacidades compatibles en lugar de fragmentos de implementación aislados?
  • ¿Están representadas las etapas importantes del ciclo de vida: configuración, operación normal, estado/inspección, recuperación y actualización o eliminación cuando sea relevante?
  • ¿Están presentes las ramas importantes de entorno, proveedor, plataforma, canal o seguridad para esta superficie?
  • ¿Dejan las brechas conocidas faltantes ramas de capacidades principales visibles para el usuario?

Guía por defecto:

  • Favorece una Completitud más alta cuando la categoría soporta el flujo de trabajo completo visible para el operador descrito por la taxonomía y la evidencia de la categoría.
  • Disminuye la Completitud cuando solo existe la ruta feliz, cuando variantes importantes no están documentadas o implementadas, o cuando faltan rutas de recuperación/estado.
  • No disminuyas la Completitud porque las pruebas sean escasas; eso es Cobertura.
  • No disminuyas la Completitud porque la calidad de la implementación sea frágil; eso es Calidad.

Banda por defecto de Completitud:

  • Clawesome (95-100): completa a través de los flujos de trabajo esperados, variantes y ramas de recuperación, con solo brechas de pulido menores.
  • Stable (80-95): el conjunto de flujos de trabajo esperado está ampliamente presente, con solo ramas faltantes acotadas.
  • Beta (70-80): el flujo de trabajo principal existe, pero ramas significativas o rutas de recuperación aún están ausentes.
  • Alpha (50-70): solo está presente un conjunto parcial de capacidades; los usuarios pueden completar algunas tareas principales pero no el flujo de trabajo completo esperado.
  • Experimental (0-50): la categoría expone solo fragmentos de la capacidad prevista.

Contexto de Decisión

Registra una decision opcional junto a score y label para la Calidad/Completitud de la superficie y la categoría, o junto a supported para la categoría LTS. En taxonomy.yaml, usa el opcional level_decision junto al level canónico de la superficie.

Cada registro contiene value, rationale, reviewer, evidence_refs y revalidate_when. Usa un entero de 0–100 para Calidad/Completitud, un booleano para LTS y un ID de nivel de taxonomía declarado para level_decision. Proporciona campos de texto no vacíos y al menos una referencia de evidencia. Nombra al revisor real y la condición que debería desencadenar otra revisión.

Deja el historial no disponible ausente: es desconocido, no una invitación a inventar revisores, justificación o evidencia. Un registro no sobrescribe la puntuación actual, el indicador de soporte o el nivel canónico. Si su valor difiere, conserva ambos; los documentos generados muestran una discrepancia no bloqueante, incluso bajo validación de entrada estricta.

No adjuntes decisiones a la Cobertura, resúmenes calculados, resúmenes de superficie LTS o el nivel copiado en los agregados de puntuación. El contexto de decisión no cambia la identidad de cobertura, los cálculos de puntuación, los compromisos de soporte o las puertas de lanzamiento.

Semántica de Puntuación

  • Cobertura: cobertura de validación de lanzamiento determinista derivada de los datos de cumplimiento de características qa-evidence.json.scorecard del perfil de lanzamiento.
  • Calidad: fiabilidad, mantenibilidad, seguridad del operador y confianza en la regresión para la categoría.
  • Completitud: cuánto del flujo de trabajo previsto visible para el operador existe para la categoría. Usa el proceso de completitud por defecto más cualquier variación específica de la superficie antes de cambiar esta puntuación.
  • LTS: derivado de la Calidad, la cobertura de evidencia de lanzamiento y human_lts_override; no edites manualmente el Markdown generado para cambiar el estado de LTS.

Banda:

  • Clawesome: 95-100
  • Stable: 80-95
  • Beta: 70-80
  • Alpha: 50-70
  • Experimental: 0-50

Artefactos

No añadas el árbol docs/kevinslin/maturity-scorecard/inventory/ del repositorio del mantenedor a openclaw. Las salidas del cuadro de mandos enriquecidas con evidencia pertenecen a artefactos de corta duración, no a documentos generados confirmados, a menos que este repositorio añada un flujo de trabajo explícito de renderizador/verificación primero.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

1password

Set up and use 1Password CLI for sign-in, desktop integration, and reading or injecting secrets.

acp-router

Route plain-language requests for Claude Code, Cursor, Copilot, OpenClaw ACP, OpenCode, Gemini CLI, Grok Build, Qwen, Kiro, Kimi, iFlow, Factory Droid, Kilocode, or explicit ACP harness work into either OpenClaw ACP runtime sessions or direct acpx-driven sessions ("telephone game" flow). For coding-agent thread requests, read this skill first, then use only `sessions_spawn` for thread creation. Codex chat binding defaults to the native Codex app-server plugin unless ACP is explicit or background spawn needs ACP.

add-model-provider

Add and live-prove a model provider with non-interactive config one-liners, without exposing credentials.

agent-transcript

Requested GitHub PR/issue agent transcripts: redact, trim, preview, and insert safely.

apple-notes

Create, view, edit, delete, search, move, or export Apple Notes via the memo CLI on macOS.

apple-reminders

List, add, edit, complete, or delete Apple Reminders and reminder lists via remindctl.

auto-qa

Run OpenClaw-wide autonomous QA and live/stress campaigns across independent subsystem lanes, with verified fixes and a resumable evidence report.

autoreview

Structured code review through the shared OpenClaw agent-skills installation.

bear-notes

Create, search, and manage Bear notes via grizzly CLI.

blacksmith-testbox

Run Blacksmith Testbox for CI-parity checks, secrets, hosted services, migrations, or builds local cannot reproduce.

block-kit

Use proactively for structured or interactive Slack replies, and when asked to author or validate native Slack Block Kit JSON.

blogwatcher

Monitor blogs and RSS/Atom feeds for updates using the blogwatcher CLI.

blucli

BluOS CLI (blu) for discovery, playback, grouping, and volume.

bluebubbles

Send and manage iMessages via BlueBubbles, including attachments, tapbacks, edits, replies, and groups.

browser-automation

Use when controlling web pages with the OpenClaw browser tool, especially multi-step flows, login checks, tab management, or recovery from stale refs/timeouts.

camsnap

Capture frames or clips from RTSP/ONVIF cameras and local webcams, including USB pan/tilt/zoom control.

canvas

Present HTML on connected OpenClaw node canvases, navigate/eval/snapshot, and debug canvas host URLs.

channel-message-flows

Use when running QA Lab channel message flow evidence.

clawdtributor

Clawtributor PRs here, last week or another window: discover conversation refs, recheck GitHub, rank by impact.

clawhub

Search ClawHub for plugins by default, or skills when explicitly requested; install, verify, update, uninstall, publish, or sync skills.

Skills relacionados