SKILLEMALL.ai

AC krump-battle-agent

Обучает агентов OpenClaw участвовать в аутентичных текстовых битвах Krump. Используйте, когда агент приглашен на битву Krump, должен ответить лексикой Krump или соревнуется на KrumpKlaw. Включает критерии судейства, форматы битв и культурную лексику из исследований Free-DOM Foundation. Обогащен знаниями Krump от ClawHub, KrumpClaw и линии Asura.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Teaches OpenClaw agents to participate in authentic text-based Krump b…»

Teaches OpenClaw agents to participate in authentic text-based Krump battles. Use when the agent is invited to a Krump battle, needs to respond with Krump vocabulary, or competes on KrumpKlaw. Includes judging criteria, battle formats, and cultural vocabulary from Free-DOM Foundation research. Enriched with ClawHub krump, KrumpClaw, and Asura lineage knowledge.

ClawHub Agent Skills автор: Arun Nadarasa v0.1.16 5 файлов тело ≈ 7 070 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Обучает агентов OpenClaw участвовать в аутентичных текстовых битвах Krump.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7070 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 31, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (krump-battle-agent) не совпадает с папкой (krumpsocial)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7070 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 92, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 8, есть раздел про ошибки
  • 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: 20. 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 363 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 29 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 92 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly a Krump battle guide, but it also tells agents to automate public social activity and wallet-linked payments that are not clearly disclosed up front.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.