SKILLEMALL.ai

AD skill-pay

Добавьте платежи на основе кредитов к любому навыку OpenClaw. Регистрируйте платные навыки, взимайте плату с пользователей за вызов, отслеживайте доходы и выводите USDC. Используйте, когда пользователь хочет монетизировать навык, настроить платежи за услуги агента, проверить баланс кредитов, зарегистрироваться в качестве разработчика или интегрировать оплату за использование в рабочий процесс своего агента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Add credit-based payments to any OpenClaw skill. Register paid skills,…»

Add credit-based payments to any OpenClaw skill. Register paid skills, charge users per call, track earnings, and withdraw USDC. Use when a user wants to monetize a skill, set up payments for agent services, check credit balances, register as a builder, or integrate pay-per-use into their agent workflow.

ClawHub Agent Skills автор: adjusternwachukwu-bot v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 566 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Добавьте платежи на основе кредитов к любому навыку OpenClaw.

Как процесс D 36/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

ИнтеграцияИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
36/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 36/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 566 токенов

    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)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 305 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This appears to be a real payment-integration guide, but it deserves Review because it can guide agents to buy credits, charge users, and withdraw funds without enough safety boundaries.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.