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70
AI Agents & MCPs & AI Workflow Automation • (~400 MCP servers for AI agents) • AI Automation / AI Agent with MCPs • AI Workflows & AI Agents • MCPs for AI Agents
Traction
No public download signal
Freshness
Updated 2d ago
Crawler Summary
对产品经理提供的 PRD(产品需求文档)进行多视角评分和质量评估。支持 PDF、Markdown 和飞书文档链接格式。从产品、后端、前端、测试及设计五个视角逐项打分,输出总分、各视角得分、问题列表、改进建议和完整评估报告。 --- name: prd-assessment description: 对产品经理提供的 PRD(产品需求文档)进行多视角评分和质量评估。支持 PDF、Markdown 和飞书文档链接格式。从产品、后端、前端、测试及设计五个视角逐项打分,输出总分、各视角得分、问题列表、改进建议和完整评估报告。 --- PRD 多视角评估 功能概述 - 对输入的 PRD 文档进行多端格式解析(PDF/Markdown/飞书)。 - 基于五个视角(产品、后端、前端、测试/QA、设计)的 checklist 逐项评分,每项使用 0/1/2 三级标准。 - 自动统计各视角得分、完成率、等级,并总结跨视角风险与建议。 - 生成结构化 Markdown 报告并保存为 PRD_评估报告_<YYYYMMDD>_<HHMMSS>.md。 系统上下文要求 - **执行顺序**:遵循“Step0 加载通用规则 → Step1 加载本技能 Prompt → Ste Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. Last updated 4/15/2026.
Freshness
Last checked 4/15/2026
Best For
prd-assessment is best for general automation workflows where OpenClaw compatibility matters.
Not Ideal For
Contract metadata is missing or unavailable for deterministic execution.
Evidence Sources Checked
editorial-content, GITHUB OPENCLEW, runtime-metrics, public facts pack
对产品经理提供的 PRD(产品需求文档)进行多视角评分和质量评估。支持 PDF、Markdown 和飞书文档链接格式。从产品、后端、前端、测试及设计五个视角逐项打分,输出总分、各视角得分、问题列表、改进建议和完整评估报告。 --- name: prd-assessment description: 对产品经理提供的 PRD(产品需求文档)进行多视角评分和质量评估。支持 PDF、Markdown 和飞书文档链接格式。从产品、后端、前端、测试及设计五个视角逐项打分,输出总分、各视角得分、问题列表、改进建议和完整评估报告。 --- PRD 多视角评估 功能概述 - 对输入的 PRD 文档进行多端格式解析(PDF/Markdown/飞书)。 - 基于五个视角(产品、后端、前端、测试/QA、设计)的 checklist 逐项评分,每项使用 0/1/2 三级标准。 - 自动统计各视角得分、完成率、等级,并总结跨视角风险与建议。 - 生成结构化 Markdown 报告并保存为 PRD_评估报告_<YYYYMMDD>_<HHMMSS>.md。 系统上下文要求 - **执行顺序**:遵循“Step0 加载通用规则 → Step1 加载本技能 Prompt → Ste
Public facts
4
Change events
1
Artifacts
0
Freshness
Apr 15, 2026
Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. Last updated 4/15/2026.
Trust score
Unknown
Compatibility
OpenClaw
Freshness
Apr 15, 2026
Vendor
Latentwing
Artifacts
0
Benchmarks
0
Last release
Unpublished
Key links, install path, and a quick operational read before the deeper crawl record.
Summary
Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. Last updated 4/15/2026.
Setup snapshot
git clone https://github.com/Latentwing/prd-assessment.gitSetup complexity is LOW. This package is likely designed for quick installation with minimal external side-effects.
Final validation: Expose the agent to a mock request payload inside a sandbox and trace the network egress before allowing access to real customer data.
Everything public we have scraped or crawled about this agent, grouped by evidence type with provenance.
Vendor
Latentwing
Protocol compatibility
OpenClaw
Handshake status
UNKNOWN
Crawlable docs
6 indexed pages on the official domain
Merged public release, docs, artifact, benchmark, pricing, and trust refresh events.
Extracted files, examples, snippets, parameters, dependencies, permissions, and artifact metadata.
Extracted files
0
Examples
5
Snippets
0
Languages
typescript
Parameters
yaml
触发条件: 文件行数: ">1000行" 文件大小: ">50KB" 分批读取规则: 1. 首次读取: read_file(offset=1, limit=500) → 了解结构 2. 后续读取: 按需读取特定范围,或分批读取全部 3. 禁止行为: 仅读取开头就假设后续内容 读取完整性检查: - 确认已读取文件全部行数(通过full_length字段) - 如未读完,必须继续读取或说明原因
text
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ Step 1: 分批执行 │
│ - 大文件分批读取 │
│ - 大任务分批处理 │
│ - 大输出分批写入 │
│ - 每批独立完成,记录进度 │
└─────────────────┬───────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ Step 2: 整合汇总 │
│ - 收集所有分批结果 │
│ - 去重与合并 │
│ - 处理跨批次依赖 │
└─────────────────┬───────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ Step 3: 完整性验证 │
│ - 核对输入项全部覆盖 │
│ - 核对输出项无遗漏 │
│ - 输出完整性声明 │
└─────────────────────────────────────────────────────┘text
❌ 绝对禁止: 1. 仅读取文件开头就假设后续内容 2. 凭记忆或假设文件内容,不实际读取 3. 跳过"不重要"的章节不读取 4. 因文件过长而只读取部分 5. 忽略工具返回的完整信息 ✅ 正确做法: 1. 大文件分批读取,确保覆盖全部内容 2. 每次读取记录已读范围和剩余范围 3. 所有章节客观读取,不主观筛选 4. 读取完成后确认full_length已全部覆盖
markdown
# PRD 多视角评估报告 ## 基本信息 - 文档名称: - 评审时间: - 评审人: - 业务线:(从用户选择的业务线获取) - 版本/范围: - 输出路径:用户当前工作目录下的 ./reports/ ### 输入目录完整枚举 |序号|输入项|类型|状态|备注| |---|---|---|---|---| |1|[prdxx](https://mi.feishu.cn/xxx)|飞书 Wiki|✅|通过 `feishu_doc` 一次性拉取全文| ### 读取完成对账 |输入项|状态|说明| |---|---|---| |同上|✅|文档为单文件,未触发分页,已完整审阅| ### 分块处理计划与进度 |块|范围|预期产出|状态| |---|---|---|---| |K1|第1-2章 背景、目标、产品介绍|锁定业务目标、痛点、关键解法|✅| |K2|第3章 产品方案|拆解后台规则、APP 上报、任务联动|✅| |K3|第4-7章 交付、上线、附录|提炼上线策略、埋点、高危元素、评审记录|✅| 进度:██████████ 100% ## 视角得分概览 | 视角 | 得分 | 满分 | 完成率 | 等级 | |------|------|------|--------|------| | 产品 | XX | 100 | XX% | 优秀 | | 后端 | XX | 100 | XX% | 良好 | | 前端 | XX | 100 | XX% | 一般 | | 测试/QA | XX | 100 | XX% | 风险 | | 设计 | XX | 100 | XX% | 良好 | | **全局(0-100)** | XX | 100 | XX% | XX | > 注:全局得分 = round((Σ视角得分 / (视角数量 × 100)) × 100),用同一等级表判定整体质量。 ## 视角详情 ### 产品视角 - **亮点**: - **主要问题**: - **建议**: - **条目级打分**: | 条目 | 证据 | raw_score | weight | 加权分 | 状态 | |------|------|-----------|--------|--------|------| | 产品-1 用户价值 | PRD 第2章 | 2 | 1.5 | 3.0 | ✅ | | ... | ... | ... | ... | ... | ⚠️ | ### 后端视角 ... ## 高优先级改进项 1. [问题 + 影响 + 责任人 + 截止] 2. ...
bash
# Check if python command is available, if not use python3
if command -v python &> /dev/null; then
python scripts/submit_prd_score.py <prdDocName> <prdLink> <submitter> <businessLine> <productScore> <backendScore> <frontendScore> <qaScore> <designScore> <globalScore> <globalLevel>
elif command -v python3 &> /dev/null; then
python3 scripts/submit_prd_score.py <prdDocName> <prdLink> <submitter> <businessLine> <productScore> <backendScore> <frontendScore> <qaScore> <designScore> <globalScore> <globalLevel>
else
echo "Error: Neither python nor python3 is available in the system."
fiFull documentation captured from public sources, including the complete README when available.
Docs source
GITHUB OPENCLEW
Editorial quality
ready
对产品经理提供的 PRD(产品需求文档)进行多视角评分和质量评估。支持 PDF、Markdown 和飞书文档链接格式。从产品、后端、前端、测试及设计五个视角逐项打分,输出总分、各视角得分、问题列表、改进建议和完整评估报告。 --- name: prd-assessment description: 对产品经理提供的 PRD(产品需求文档)进行多视角评分和质量评估。支持 PDF、Markdown 和飞书文档链接格式。从产品、后端、前端、测试及设计五个视角逐项打分,输出总分、各视角得分、问题列表、改进建议和完整评估报告。 --- PRD 多视角评估 功能概述 - 对输入的 PRD 文档进行多端格式解析(PDF/Markdown/飞书)。 - 基于五个视角(产品、后端、前端、测试/QA、设计)的 checklist 逐项评分,每项使用 0/1/2 三级标准。 - 自动统计各视角得分、完成率、等级,并总结跨视角风险与建议。 - 生成结构化 Markdown 报告并保存为 PRD_评估报告_<YYYYMMDD>_<HHMMSS>.md。 系统上下文要求 - **执行顺序**:遵循“Step0 加载通用规则 → Step1 加载本技能 Prompt → Ste
0/1/2 三级标准。PRD_评估报告_<YYYYMMDD>_<HHMMSS>.md。references/ 目录下的任何文档(包括 checklist 文件)复制、缓存或移动到工作目录或任何其他位置。如需访问这些文件,必须使用 read_file 工具直接读取原始文件路径。此规则为强制要求,违反将导致技能执行无效。list_dir 完整枚举,按结果生成“输入目录完整枚举”表,严禁主观筛选。█/░)并说明阶段切换。read_file 读取 PDF,必要时配合 OCR/文本提取,保证正文可扫描。read_file 直接读取。https://*.feishu.cn/docx/* / https://*.feishu.cn/wiki/*)。feishu2md download --output ./output_md/ <URL>。Authentication token expired,先运行 feishu2md auth 完成授权,再重新下载。在与用户开始交互时,必须首先询问业务线,必须使用以下单选可交互的方式让用户选择:
请选择业务线(使用 ↑/↓ 箭头导航,空格键确认):
国际销售客户 国际销售合同
国际销售价格 国际销售订单 国际渠道PSI 国际分销模块 国际销售激励返利 印度销售 印度零售 国际渠道零售
操作说明:
重要:
- 只有在用户明确选择业务线后,才能继续进行后续的 PRD 评估流程
- 选择结果需要记录在评估报告的基本信息部分
- 当前选中的选项会高亮显示
严禁操作:
references/ 目录下的任何 checklist 文件拷贝到项目工作目录。read_file 工具直接读取技能基础路径下的原始文件。重要: 本技能的 checklist 文件位于技能基础路径的 references/ 子目录下。在读取这些文件时,必须使用技能基础路径的绝对路径(通过 SKILL.md 文件所在目录确定)拼接 references/ 子目录,而非当前工作目录的相对路径。
获取技能基础路径的方法:
SKILL.md 文件所在的目录路径{技能基础路径}/references/{checklist文件名}5分:信息完整、可追溯、无歧义。1-4分:信息提及但不完整、含糊或缺少出处。0分:缺失、矛盾或无法使用。
说明中需引用章节、链接或附件编号。状态 = ✅ 通过 / ⚠️ 待补充 / ❌ 未通过,并在最终报告中逐条输出。raw_score × priority_weight 求和,得到该视角的加权得分,视角加权满分 = Σ(5 × priority_weight)。view_score = round((加权得分 / 加权满分) × 100),每个视角的展示分数与满分都固定为 100;完成率 = view_score%。(视角数量 × 100) 得到总体完成率,再计算 总分 = round(overall × 100)。write_file 保存。触发条件:
文件行数: ">1000行"
文件大小: ">50KB"
分批读取规则:
1. 首次读取: read_file(offset=1, limit=500) → 了解结构
2. 后续读取: 按需读取特定范围,或分批读取全部
3. 禁止行为: 仅读取开头就假设后续内容
读取完整性检查:
- 确认已读取文件全部行数(通过full_length字段)
- 如未读完,必须继续读取或说明原因
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ Step 1: 分批执行 │
│ - 大文件分批读取 │
│ - 大任务分批处理 │
│ - 大输出分批写入 │
│ - 每批独立完成,记录进度 │
└─────────────────┬───────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ Step 2: 整合汇总 │
│ - 收集所有分批结果 │
│ - 去重与合并 │
│ - 处理跨批次依赖 │
└─────────────────┬───────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ Step 3: 完整性验证 │
│ - 核对输入项全部覆盖 │
│ - 核对输出项无遗漏 │
│ - 输出完整性声明 │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
❌ 绝对禁止:
1. 仅读取文件开头就假设后续内容
2. 凭记忆或假设文件内容,不实际读取
3. 跳过"不重要"的章节不读取
4. 因文件过长而只读取部分
5. 忽略工具返回的完整信息
✅ 正确做法:
1. 大文件分批读取,确保覆盖全部内容
2. 每次读取记录已读范围和剩余范围
3. 所有章节客观读取,不主观筛选
4. 读取完成后确认full_length已全部覆盖
5分:PRD 对该检查项提供完整、准确、可追溯的信息,评审无需额外确认。1-4分:PRD 提供部分信息或表述模糊,需要补充或澄清。0分:PRD 未覆盖该项,或信息矛盾、不可用。所有 checklist 文件位于技能基础路径的 references/ 子目录下。使用时需先获取技能基础路径(即 SKILL.md 文件所在目录),然后拼接子路径:
{技能基础路径}/references/prd-checklist.md{技能基础路径}/references/prd-checklist-backend.md{技能基础路径}/references/prd-checklist-frontend.md{技能基础路径}/references/prd-checklist-test.md{技能基础路径}/references/prd-checklist-design.md使用说明:
priority_weight。SKILL.md。raw_score ∈ {0,1,2,3,4,5}。priority_weight,默认映射如下:| 优先级 | 默认权重 | 适用说明 | |--------|----------|----------| | P0 / Must | 1.5 | 阻断项、上线门槛、法规/合规要求,任何缺失都会直接影响交付。 | | P1 / Should | 1.0 | 核心体验、主要依赖项,建议上线前补齐。 | | P2 / Nice-to-have | 0 | 体验优化、后续增量,仅做建议记录,不纳入得分。 |
weight 字段,则以文档值为准;未标注优先级的条目默认 1.0(计分)。weighted_score = raw_score × priority_weight,视角得分 = Σweighted_score,视角满分 = Σ(5 × priority_weight)。得分(0-100) / 满分(100) / 完成率 / 等级。条目名称 / 证据 / raw_score / priority_weight / 加权得分 / 状态(✅/⚠️/❌),确保通过/未通过/待补充全部可追溯;输出时必须按照 P0 / P1 分段展示,P0 优先级表格置顶,其次 P1, P2 优先级不展示明细,严禁混排或省略任意优先级的条目。# PRD 多视角评估报告
## 基本信息
- 文档名称:
- 评审时间:
- 评审人:
- 业务线:(从用户选择的业务线获取)
- 版本/范围:
- 输出路径:用户当前工作目录下的 ./reports/
### 输入目录完整枚举
|序号|输入项|类型|状态|备注|
|---|---|---|---|---|
|1|[prdxx](https://mi.feishu.cn/xxx)|飞书 Wiki|✅|通过 `feishu_doc` 一次性拉取全文|
### 读取完成对账
|输入项|状态|说明|
|---|---|---|
|同上|✅|文档为单文件,未触发分页,已完整审阅|
### 分块处理计划与进度
|块|范围|预期产出|状态|
|---|---|---|---|
|K1|第1-2章 背景、目标、产品介绍|锁定业务目标、痛点、关键解法|✅|
|K2|第3章 产品方案|拆解后台规则、APP 上报、任务联动|✅|
|K3|第4-7章 交付、上线、附录|提炼上线策略、埋点、高危元素、评审记录|✅|
进度:██████████ 100%
## 视角得分概览
| 视角 | 得分 | 满分 | 完成率 | 等级 |
|------|------|------|--------|------|
| 产品 | XX | 100 | XX% | 优秀 |
| 后端 | XX | 100 | XX% | 良好 |
| 前端 | XX | 100 | XX% | 一般 |
| 测试/QA | XX | 100 | XX% | 风险 |
| 设计 | XX | 100 | XX% | 良好 |
| **全局(0-100)** | XX | 100 | XX% | XX |
> 注:全局得分 = round((Σ视角得分 / (视角数量 × 100)) × 100),用同一等级表判定整体质量。
## 视角详情
### 产品视角
- **亮点**:
- **主要问题**:
- **建议**:
- **条目级打分**:
| 条目 | 证据 | raw_score | weight | 加权分 | 状态 |
|------|------|-----------|--------|--------|------|
| 产品-1 用户价值 | PRD 第2章 | 2 | 1.5 | 3.0 | ✅ |
| ... | ... | ... | ... | ... | ⚠️ |
### 后端视角
...
## 高优先级改进项
1. [问题 + 影响 + 责任人 + 截止]
2. ...
PRD_评估报告_<YYYYMMDD>_<HHMMSS>.md。./reports/ 子目录中。reports 目录,如果不存在则创建该目录。write_file 将完整的 Markdown 报告写入保存路径中。scripts/submit_prd_score.py(相对于技能基础路径)。# Check if python command is available, if not use python3
if command -v python &> /dev/null; then
python scripts/submit_prd_score.py <prdDocName> <prdLink> <submitter> <businessLine> <productScore> <backendScore> <frontendScore> <qaScore> <designScore> <globalScore> <globalLevel>
elif command -v python3 &> /dev/null; then
python3 scripts/submit_prd_score.py <prdDocName> <prdLink> <submitter> <businessLine> <productScore> <backendScore> <frontendScore> <qaScore> <designScore> <globalScore> <globalLevel>
else
echo "Error: Neither python nor python3 is available in the system."
fi
prdDocName:从 PRD 文件名或报告"基本信息"部分提取prdLink:用户提供或文档中的链接(如飞书 URL),非必填项,只有当用户传入飞书文档时才有链接地址,对于 md 或 prd 格式的文件该参数传空字符串submitter:评审人(从报告"基本信息"获取)businessLine:业务线(从用户选择的业务线获取,必填字段)productScore:产品视角得分(0-100)backendScore:后端视角得分(0-100)frontendScore:前端视角得分(0-100)qaScore:测试/QA视角得分(0-100)designScore:设计视角得分(0-100)globalScore:全局总分(0-100)globalLevel:等级(优秀/良好/一般/风险)http://localhost:8089/fullstack/api/prd/score/submitMachine endpoints, protocol fit, contract coverage, invocation examples, and guardrails for agent-to-agent use.
Contract coverage
Status
missing
Auth
None
Streaming
No
Data region
Unspecified
Protocol support
Requires: none
Forbidden: none
Guardrails
Operational confidence: low
curl -s "https://xpersona.co/api/v1/agents/latentwing-prd-assessment/snapshot"
curl -s "https://xpersona.co/api/v1/agents/latentwing-prd-assessment/contract"
curl -s "https://xpersona.co/api/v1/agents/latentwing-prd-assessment/trust"
Trust and runtime signals, benchmark suites, failure patterns, and practical risk constraints.
Trust signals
Handshake
UNKNOWN
Confidence
unknown
Attempts 30d
unknown
Fallback rate
unknown
Runtime metrics
Observed P50
unknown
Observed P95
unknown
Rate limit
unknown
Estimated cost
unknown
Do not use if
Every public screenshot, visual asset, demo link, and owner-provided destination tied to this agent.
Neighboring agents from the same protocol and source ecosystem for comparison and shortlist building.
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Updated 23d ago
Contract JSON
{
"contractStatus": "missing",
"authModes": [],
"requires": [],
"forbidden": [],
"supportsMcp": false,
"supportsA2a": false,
"supportsStreaming": false,
"inputSchemaRef": null,
"outputSchemaRef": null,
"dataRegion": null,
"contractUpdatedAt": null,
"sourceUpdatedAt": null,
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}Invocation Guide
{
"preferredApi": {
"snapshotUrl": "https://xpersona.co/api/v1/agents/latentwing-prd-assessment/snapshot",
"contractUrl": "https://xpersona.co/api/v1/agents/latentwing-prd-assessment/contract",
"trustUrl": "https://xpersona.co/api/v1/agents/latentwing-prd-assessment/trust"
},
"curlExamples": [
"curl -s \"https://xpersona.co/api/v1/agents/latentwing-prd-assessment/snapshot\"",
"curl -s \"https://xpersona.co/api/v1/agents/latentwing-prd-assessment/contract\"",
"curl -s \"https://xpersona.co/api/v1/agents/latentwing-prd-assessment/trust\""
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"query": "summarize this repo",
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"jsonResponseTemplate": {
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"meta": {
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},
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1500,
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"HTTP_503",
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}
}Trust JSON
{
"status": "unavailable",
"handshakeStatus": "UNKNOWN",
"verificationFreshnessHours": null,
"reputationScore": null,
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"successRate30d": null,
"fallbackRate": null,
"attempts30d": null,
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"trustConfidence": "unknown",
"sourceUpdatedAt": null,
"freshnessSeconds": null
}Capability Matrix
{
"rows": [
{
"key": "OPENCLEW",
"type": "protocol",
"support": "unknown",
"confidenceSource": "profile",
"notes": "Listed on profile"
}
],
"flattenedTokens": "protocol:OPENCLEW|unknown|profile"
}Facts JSON
[
{
"factKey": "docs_crawl",
"category": "integration",
"label": "Crawlable docs",
"value": "6 indexed pages on the official domain",
"href": "https://github.com/login?return_to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fopenclaw%2Fskills%2Ftree%2Fmain%2Fskills%2Fasleep123%2Fcaldav-calendar",
"sourceUrl": "https://github.com/login?return_to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fopenclaw%2Fskills%2Ftree%2Fmain%2Fskills%2Fasleep123%2Fcaldav-calendar",
"sourceType": "search_document",
"confidence": "medium",
"observedAt": "2026-04-15T05:03:46.393Z",
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},
{
"factKey": "vendor",
"category": "vendor",
"label": "Vendor",
"value": "Latentwing",
"href": "https://github.com/Latentwing/prd-assessment",
"sourceUrl": "https://github.com/Latentwing/prd-assessment",
"sourceType": "profile",
"confidence": "medium",
"observedAt": "2026-04-15T02:15:46.933Z",
"isPublic": true
},
{
"factKey": "protocols",
"category": "compatibility",
"label": "Protocol compatibility",
"value": "OpenClaw",
"href": "https://xpersona.co/api/v1/agents/latentwing-prd-assessment/contract",
"sourceUrl": "https://xpersona.co/api/v1/agents/latentwing-prd-assessment/contract",
"sourceType": "contract",
"confidence": "medium",
"observedAt": "2026-04-15T02:15:46.933Z",
"isPublic": true
},
{
"factKey": "handshake_status",
"category": "security",
"label": "Handshake status",
"value": "UNKNOWN",
"href": "https://xpersona.co/api/v1/agents/latentwing-prd-assessment/trust",
"sourceUrl": "https://xpersona.co/api/v1/agents/latentwing-prd-assessment/trust",
"sourceType": "trust",
"confidence": "medium",
"observedAt": null,
"isPublic": true
}
]Change Events JSON
[
{
"eventType": "docs_update",
"title": "Docs refreshed: Sign in to GitHub · GitHub",
"description": "Fresh crawlable documentation was indexed for the official domain.",
"href": "https://github.com/login?return_to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fopenclaw%2Fskills%2Ftree%2Fmain%2Fskills%2Fasleep123%2Fcaldav-calendar",
"sourceUrl": "https://github.com/login?return_to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fopenclaw%2Fskills%2Ftree%2Fmain%2Fskills%2Fasleep123%2Fcaldav-calendar",
"sourceType": "search_document",
"confidence": "medium",
"observedAt": "2026-04-15T05:03:46.393Z",
"isPublic": true
}
]Sponsored
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