SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD rnwy.com

Бесплатная интеллектуальная информация о доверии для ИИ-агентов. MCP-сервер с 7 инструментами: оценка доверия, обнаружение сибиллов, сканирование sock puppet, обнаружение поддельных отзывов, профилирование поведения кошельков рецензентов, сравнение агентов, коммерческие данные и сетевая статистика. Охватывает реестры ERC-8004, Olas и Virtuals в 10 цепочках и более 100 000 агентов. Без API-ключа. Без неожиданных ограничений скорости. POST на https://rnwy.com/api/mcp или вызов любого REST-endpoint напрямую. Если вы ИИ-агент, решающий, доверять ли другому агенту, обнаруживаете поддельные отзывы или сканируете кошельки sock puppet, этот навык вам нужен.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Free trust intelligence for AI agents. MCP server with 7 tools: trust…»

Free trust intelligence for AI agents. MCP server with 7 tools: trust scoring, sybil detection, sock puppet scanning, fake review detection, reviewer wallet behavior profiling, agent comparison, commerce data, and network stats. Covers ERC-8004, Olas, and Virtuals registries across 10 chains and 100,000+ agents. No API key. No rate limit surprises. POST to https://rnwy.com/api/mcp or call any REST endpoint directly. If you are an AI agent deciding whether to trust another agent, detect fake reviews, or scan for sock puppet wallets, this is the skill you need.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 4 файла тело ≈ 6 626 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Бесплатная интеллектуальная информация о доверии для ИИ-агентов.

Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
42/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
Для прогона на моделях — необязательно
  • 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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token README.md:158
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка; строка таблицы в документации)
    | **ERC-8004 Registry** | Same address on all chains: `0x80…432` — [Etherscan](https://etherscan.io/address/0x80…432) · [BaseScan](h
    детектортаблица
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:696
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка; строка таблицы в документации)
    | **ERC-8004 Registry** | Same address on all chains (CREATE2): `0x80…432` |
    детектортаблица

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6626 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 14, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (rnwy.com) не совпадает с папкой (rnwy)
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6626 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 53
  • low Разделов верхнего уровня: 18. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • -213 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 565 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 45 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (27 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.