BC karmabank
AI-агенты занимают USDC в долг на основе их карма-оценки Moltbook. Уровни кредита от Bronze (50 USDC) до Diamond (1000 USDC) с нулевой процентной ставкой.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI agents borrow USDC based on their Moltbook karma score. Credit tier…»
AI agents borrow USDC based on their Moltbook karma score. Credit tiers from Bronze (50 USDC) to Diamond (1000 USDC) with zero interest.
AI-агенты занимают USDC в долг на основе их карма-оценки Moltbook.
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 4
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 4
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokensrc/adapters/circle.test.ts:77Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (тестовый файл / пример; в кавычках — упоминание, а не команда)'0x74…4e0',
тестовый файлв кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokensrc/adapters/circle.test.ts:98Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (тестовый файл / пример; в кавычках — упоминание, а не команда)'0x74…4e0',
тестовый файлв кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokensrc/adapters/circle.test.ts:109Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (тестовый файл / пример; в кавычках — упоминание, а не команда)'0x74…4e0',
тестовый файлв кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokensrc/adapters/circle.ts:39Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)address: '0x74…4e0',
в кавычках
Просканировано файлов: 32. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 51
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3065 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (7 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 136 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 48 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 51 пунктов
- +4Есть примеры (40 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.