Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 效率

agent-architecture-evaluator(Agent 架构评估器)

agent-architecture-evaluator 用于辅助测试设计、自动化测试和回归验证,适合在 OpenClaw 中需要补充测试、分析失败日志或验证功能改动时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

agent-architecture-evaluator 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 7,587。

总安装 7,956周安装 325GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,548核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:agent-architecture-evaluator(Agent 架构评估器)
来源仓库:https://github.com/ada01325150-alt/agent-architecture-evaluator
安装命令:
openclaw skills install agent-architecture-evaluator
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install agent-architecture-evaluator

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

协助评估代理架构可靠性,覆盖规划、布线与工具链完整性。适合在系统集成阶段发现潜在瓶颈与单点故障风险。支持内存防中毒检测与操作规则合规性校验。agent-architecture-evaluator 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。扫描结果可能存在误报,需结合人工判断排除干扰项。

建议定期执行回归测试以确保架构演进不影响原有稳定性。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install agent-architecture-evaluator;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

agent-architecture-evaluator 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install agent-architecture-evaluator。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

agent-architecture-evaluator 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

agent-architecture-evaluator 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

agent-architecture-evaluator 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

agent-architecture-evaluator 用的人多吗?

公开数据是累计安装 7,956 次,近一周安装 325 次,下载 2,548 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

agent-architecture-evaluator 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
agent-architecture-evaluator

Agent 架构评估器 · 本页

7,956—只读MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
agent-architecture-evaluator
description
Use when evaluating, testing, and optimizing an agent architecture or multi-agent system. Best for reviewing planning, routing, memory, tool use, reliability, observability, cost, and system-level failure modes.
version
1.0.0

Agent Architecture Evaluator

Version: 1.0.0

Overview

This skill reviews the architecture of an agent system, not just its prompts or its attached skills.

Use it for architectures involving components such as:

  • planner / executor splits
  • routers and specialists
  • tool-use layers
  • memory systems
  • human approval gates
  • multi-agent coordination

Use this skill when

  • A user wants to assess an existing agent architecture.
  • Reliability, latency, cost, or coordination problems appear to be architectural.
  • A team needs a structured architecture review and optimization roadmap.
  • You need system-level test scenarios rather than single-skill evals.

Do not use this skill when

  • The problem is one isolated skill.
  • The task is to create a new skill from scratch.
  • The main need is portfolio review across many related skills.

Use agent-test-measure-refine or agent-skill-portfolio-evaluator in those cases.

Output contract

Always produce these named outputs:

  • architecture_inventory
  • failure_mode_map
  • architecture_test_plan
  • optimization_roadmap
  • measurement_plan
  • architecture_recommendation

Review dimensions

Evaluate at least these dimensions:

  1. component clarity
  2. routing correctness
  3. memory usefulness
  4. coordination reliability
  5. cost and latency efficiency
  6. observability and debuggability

Quick start

  1. Map the current architecture.
  2. Identify critical paths and failure-prone handoffs.
  3. Define architecture-level test scenarios.
  4. Identify bottlenecks in routing, memory, tools, or coordination.
  5. Recommend the smallest structural changes with the highest leverage.

Workflow

1. Build the architecture inventory

Capture:

  • components
  • responsibilities
  • inputs and outputs
  • state or memory boundaries
  • human approval points
  • observability signals

2. Map failure modes

Look for:

  • planner produces unusable tasks
  • router sends work to the wrong specialist
  • memory pollutes current decisions
  • tool calls are slow, redundant, or poorly validated
  • multi-agent handoffs lose context
  • approval gates appear too late

3. Design system tests

Cover:

  • happy path
  • degraded upstream input
  • partial component failure
  • tool unavailability
  • stale or noisy memory
  • high-latency coordination
  • rollback or recovery behavior

See references/architecture-review-framework-v1.0.0.md.

4. Prioritize architectural changes

Prefer:

  • clarifying responsibilities before adding components
  • removing weak indirection
  • tightening interface contracts
  • adding observability before adding complexity
  • isolating state when cross-contamination is likely

5. Define measurement

Recommend concrete metrics where available:

  • task success rate
  • retry rate
  • fallback rate
  • cost per successful task
  • latency by stage
  • human intervention rate

Anti-patterns

  • adding new components to hide unclear ownership
  • keeping weak memory because it sounds sophisticated
  • optimizing one stage without measuring system impact
  • blaming prompts for structural routing failures

Resources

  • references/architecture-review-framework-v1.0.0.md for system review steps.
  • references/optimization-patterns-v1.0.0.md for architecture optimization guidance.
  • assets/architecture-review-template.md for the final report structure.
  • assets/example-architecture-review.md for a realistic filled review.
  • assets/architecture-input-example.json for structured input.
  • scripts/render_architecture_review.py to normalize a structured architecture review into Markdown.

平台分布

OpenClaw

80.25%
按下载量换算2,045

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills