SKILLEMALL.ai

AA moneyprinter

Используйте, когда пользователь спрашивает, как заработать деньги, монетизировать существующую работу, увеличить доход, выбрать среди проектов, найти первого клиента, улучшить денежный поток или использовать MoneyPrinter.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user asks how to make money, monetize existing work, grow…»

Use when the user asks how to make money, monetize existing work, grow revenue, choose among projects, find a first customer, improve a cash engine, or invoke MoneyPrinter.

ClawHub Agent Skills автор: bilbop1 v1.0.1 MIT-0 7 файлов тело ≈ 2 356 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте, когда пользователь спрашивает, как заработать деньги, монетизировать существующую работу, увеличить доход, выбрать среди проектов, найти первого…

Как процесс A 84/100 · Дойдёт до конца — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураИИ и агентыМаркетингФинансытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
84/100
Дойдёт до конца
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
40
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: 7. 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 84/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 32
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2356 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Скилл сам сортирует и ранжирует выдачу: это работа системы на той стороне, а не модели

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 172 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is coherent and not malicious, but it asks an agent to broadly inspect recent local AI session histories, which is sensitive enough that users should review the scope before installing.
    LLM: suspicious (high) · 20 июл. 2026 г.