Трекер использования навыков OpenClaw: Отслеживайте, какие навыки вы действительно применяете

Разработчик создал инструмент для отслеживания базовой аналитики использования навыков OpenClaw, решая задачу мониторинга того, какие навыки фактически используются при их неявном вызове через естественный язык.
Ключевые возможности
Инструмент отслеживает количество вызовов навыков и предоставляет разбивку по использованию. Пример вывода показывает компактные данные, такие как:
навык: погода (37) - агент: elon 26 | main 10 | tim 1 - канал: disc/el 26 | wa 6 | tim 2 | unknown 3 ===================================== навык: skill-vetter (12) - агент: main 9 | tim 2 | elon 1 - канал: wa 7 | disc/el 3 | tim 1 | unknown 1 ===================================== навык: github (8) - агент: elon 6 | main 1 | unknown 1 - канал: disc/el 6 | wa 1 | unknown 1
Текущие возможности включают:
- Отслеживание количества вызовов навыков
- Предоставление рейтинга популярных навыков по периодам: 1 день / 7 дней / 30 дней / всё время
- Разбивку использования навыков по агентам и каналам (Discord, Telegram и т.д.)
- Объединение данных использования из разных установок (например, MBP + Mac mini) при работе с распределённой настройкой сервера OpenClaw
Как это работает и ограничения
Текущий механизм увеличивает счётчики при чтении SKILL.md с некоторой дедупликацией, чтобы избежать повторного подсчёта. Из-за такого подхода некоторые фоновые навыки, особенно связанные с памятью, учитываются не совсем точно.
В некоторых случаях вы можете увидеть неизвестного агента или канал, если метаданные маршрутизации неполны.
Доступность
Инструмент доступен по адресу https://github.com/lucifinil/openclaw-skill-usage. Разработчик ищет отзывы от других пользователей OpenClaw или авторов навыков и готов дорабатывать инструмент на основе предложений.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также
GLiGuard: открытая модель контроля безопасности с 300 миллионами параметров обещает ускорение в 16 раз по сравнению с LLM-фильтрами
Fastino Labs выпускает GLiGuard — энкодер-модель с 300 млн параметров, которая выполняет несколько задач безопасности за один проход, сравниваясь или превосходя модели в 23–90 раз больше, работая при этом до 16 раз быстрее.

LogClaw: Открытая платформа AI SRE для автоматического создания тикетов на основе логов
LogClaw — это платформа с открытым исходным кодом для анализа логов, работающая на Kubernetes, принимающая логи через OpenTelemetry, обнаруживающая аномалии с помощью составного скоринга на основе сигналов и автоматически создающая тикеты с анализом первопричин примерно за 90 секунд.

Результаты тестирования: 6 бюджетных моделей против Claude Sonnet 4.6 в задаче оркестрации OpenClaw
Разработчик протестировал шесть более дешёвых ИИ-моделей против Claude Sonnet 4.6 в качестве основного оркестратора для настройки OpenClaw. Только o4-mini повторил идеальный результат Sonnet, в то время как другие провалились на критически важных задачах, требующих суждения, таких как проверка файлов и делегирование.

blend-ai: Новый сервис MCP для Blender в Claude Code
blend-ai — это новый сервис MCP для Blender, который позволяет Claude Code генерировать 3D-сцены. Пользователь сообщил, что он работает быстрее и лучше, чем blender-mcp, создав сцену запуска шаттла по референсным изображениям за 5 минут.