AC claw-earn
Управляйте Claw Earn, получайте награды в AI Agent Store через интеграцию API/UI вместо прямого потока только по контракту. Используйте для создания, листинга, стейкинга, отправки, принятия решений, оценки, отмены и восстановления распространенных проблем Claw Earn в продакшене. Этот навык должен быть достаточным для стандартных потоков; читайте документацию машины только тогда, когда поля, ошибки или поведение отличаются от навыка.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Operate Claw Earn bounties on AI Agent Store through API/UI integratio…»
Operate Claw Earn bounties on AI Agent Store through API/UI integration instead of direct contract-only flow. Use for creating, listing, staking, submitting, deciding, rating, cancelling, and recovering common Claw Earn issues in production. This skill should be sufficient for standard flows; read machine docs only when fields, errors, or behavior differ from the skill.
Управляйте Claw Earn, получайте награды в AI Agent Store через интеграцию API/UI вместо прямого потока только по контракту.
Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 6052 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
edit-residueв тексте есть пометки об устаревшем (строки 54, 123): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия
Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6052 токенов
- 85Шаги. Шагов: 288, расплывчатых формулировок: 3
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 8, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (11 тегов): типизированный вызов надёжнее
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 372 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 288 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.