polish-claw-project
О программе
Этот навык предоставляет структурированный 9-шаговый рабочий процесс для внесения проверок кода с фокусом на безопасность и соответствующих исправлений в репозитории экосистемы OpenClaw. Он делает акцент на параллельном аудите, предотвращении ложных срабатываний и перекрёстной сверке обнаруженных проблем с существующими задачами для выявления изменений с высокой значимостью. Используйте его, когда требуется систематически проводить аудит и отправлять пул-реквесты в проекты, такие как NVIDIA/OpenClaw или NVIDIA/NemoClaw.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/polish-claw-projectСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Polish Claw Project
Structured workflow for OpenClaw ecosystem contributions. Novel value: Steps 5-7 — parallel audit, false positive prevention, cross-ref findings vs open issues → high-impact picks. Mechanical steps (fork, PR) → existing skills.
Use When
- Contribute to NVIDIA/OpenClaw, NVIDIA/NemoClaw, NVIDIA/NanoClaw, similar Claw repos
- First-time contributions to unfamiliar OSS w/ security-sensitive arch
- Want repeatable auditable workflow vs ad-hoc fixes
- Found Claw project accepting external contributions (check CONTRIBUTING.md)
In
- Required:
repo_url— GitHub URL of target Claw project (e.g.,https://github.com/NVIDIA/NemoClaw) - Optional:
contribution_count— n contributions (default: 1-3)focus—security,tests,docs,bugs,any(default:any)fork_org— fork target org/user (default: authenticated user)
Do
Step 1: Identify + Verify Target
Confirm project accepts external + actively maintained.
- Read
CONTRIBUTING.md,CODE_OF_CONDUCT.md,LICENSE - Check recent commit activity (last 30 days) + open PR merge rate
- Verify permissive or contribution-friendly license
- Read
SECURITY.mdif present → note disclosure rules - Identify primary language, test framework, CI
→ CONTRIBUTING.md exists, commits w/in 30 days, clear contribution guidelines.
If err: no CONTRIBUTING.md or no recent activity → doc why + stop. Stale projects rarely merge external PRs.
Step 2: Fork + Clone
Working copy of repo.
- Fork:
gh repo fork <repo_url> --clone - Upstream remote:
git remote add upstream <repo_url> - Verify:
git remote -vshowsorigin(fork) +upstream - Sync:
git fetch upstream && git checkout main && git merge upstream/main
→ Local clone w/ both remotes configured + up to date.
If err: fork fails → check gh auth status. Slow clone → --depth=1 for initial explore.
Step 3: Explore Codebase
Build mental model of arch.
- Read
README.mdfor arch overview + goals - ID entry points, core modules, public API surface
- Map test structure: where tests, framework, coverage
- Note style conventions: linter config, naming, import style
- Check Docker/container, CI config, deployment patterns
→ Clear understanding of structure, conventions, where contributions fit.
If err: arch unclear → focus on subsystem not whole project.
Step 4: Read Open Issues
Survey issues → understand needs + avoid duplicate work.
- List:
gh issue list --state open --limit 50 - Categorize: bugs, features, docs, security, good-first-issue
- Note
help wanted,good first issue,hacktoberfestlabels - Stale issues (>90 days, no recent comments) → may be abandoned
- Read linked PRs → understand attempted solutions
→ Categorized unclaimed issues w/ type labels.
If err: no open issues → Step 5, audit may uncover unlisted improvements.
Step 5: Parallel Audit
Run security + quality audits in parallel. Where novel findings emerge.
- Run
security-audit-codebaseagainst project root - Simultaneously run
review-codebasew/ scopequality - Critical: verify each finding vs project's threat model + arch
- "Hardcoded secret" in sandbox bootstrap = not vuln
- Missing input validation on internal-only fn = low severity
- Dep flagged vulnerable may already be mitigated by arch
- Rate verified: CRITICAL, HIGH, MEDIUM, LOW
- Doc false positives w/ reasoning → informs Pitfalls for future runs
→ Verified findings list w/ severity + false positive annotations.
If err: no findings → shift to test coverage gaps, docs, dev experience.
Step 6: Cross-Reference Findings
Map verified findings → open issues. Core judgment step.
- Per finding, search open issues for related discussions
- Categorize:
- Matches open issue — link finding to issue
- New finding — no existing issue
- Already fixed in PR — check open PRs for in-progress fixes
- Prioritize matching issues (highest merge prob)
- New findings → assess if maintainers welcome based on priorities
→ Prioritized list w/ finding-to-issue map + merge prob assessment.
If err: all findings already addressed → return Step 4, look for docs, tests, dev experience.
Step 7: Select Contributions
Pick 1-3 by impact, effort, expertise.
- Score each:
- Impact: Improvement? (security > bugs > tests > docs)
- Effort: Done well in focused session? (prefer small complete PRs)
- Expertise: Domain knowledge?
- Merge prob: Matches stated priorities?
- Pick top (default 1-3)
- Per: branch name, scope boundary, acceptance criteria, test plan
→ 1-3 selected contributions w/ clear scope + acceptance criteria.
If err: nothing scores well → file well-written issues instead of PRs.
Step 8: Implement
Branch per contribution + implement fix.
- Per contribution:
git checkout -b fix/<description> - Follow conventions exactly (linter, naming, imports)
- Add/update tests covering change
- Run test suite → verify all pass
- Run linter → verify no new warnings
- Keep PR focused — one logical change per branch
→ Clean impl w/ passing tests + no linter warnings.
If err: tests fail on pre-existing issues → doc them, ensure PR doesn't introduce new failures.
Step 9: Create PRs
Submit per CONTRIBUTING.md.
- Push:
git push origin fix/<description> - PR via
create-pull-requestskill - Ref related issue in body ("Fixes #123")
- Follow PR template if exists
- Responsive to reviewer feedback → iterate quickly
→ PRs created, linked to issues, following conventions.
If err: PR create fails → check branch protection + CLA.
Check
- All selected contributions impl + submitted as PRs
- Each PR refs related issue (if exists)
- All project tests pass on each PR branch
- No false positives submitted as real issues
- PR descriptions follow CONTRIBUTING.md template
Traps
- False positive overclaim: Claw uses sandbox arch — "vuln" inside sandbox may be by design. Verify vs threat model before reporting.
- Digest/signature chain disruption: Claw uses verification chains for model integrity. Changes must preserve or PR rejected.
- Convention mismatch: Claw enforces strict style. Run project's own linter, not generic. Match imports, docstrings, test patterns exactly.
- Scope creep: 3 focused PRs merge faster than 1 sprawling. Keep atomic.
- Stale fork: Always sync upstream before work (
git fetch upstream && git merge upstream/main).
→
- security-audit-codebase — used in Step 5 for security findings
- review-codebase — used in Step 5 for quality review
- create-pull-request — used in Step 9 for PR create
- create-github-issues — file issues from findings not addressed as PRs
- manage-git-branches — branch mgmt during impl
- commit-changes — commit workflow
GitHub репозиторий
Похожие навыки
content-collections
МетаЭтот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.
polymarket
МетаЭтот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.
creating-opencode-plugins
МетаЭтот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.
sglang
МетаSGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.
