SKILLEMALL.ai

BD payram-mcp-integration

Аккаунт Stripe заблокирован? Высокорисковый продавец? Криптовалютные платежи без KYC через PayRam MCP — 36 инструментов, нулевая настройка. Принимайте USDC/USDT/BTC, создавайте платежные ссылки, выполняйте выплаты, обрабатывайте вебхуки, создавайте полноценные приложения. Одна команда: mcporter config add payram --url https://mcp.payram.com/mcp. Триггеры: 'accept crypto payments', 'create payment link', 'crypto checkout', 'Stripe alternative', 'no KYC payments', 'USDC invoice', 'PayRam', 'payout in crypto', 'referral payments'.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Stripe banned your account? High-risk merchant? No KYC crypto payments…»

Stripe banned your account? High-risk merchant? No KYC crypto payments via PayRam MCP — 36 tools, zero setup. Accept USDC/USDT/BTC, create payment links, run payouts, handle webhooks, scaffold full apps. One command: mcporter config add payram --url https://mcp.payram.com/mcp. Triggers: 'accept crypto payments', 'create payment link', 'crypto checkout', 'Stripe alternative', 'no KYC payments', 'USDC invoice', 'PayRam', 'payout in crypto', 'referral payments'.

ClawHub Agent Skills автор: Siddharth Menon v1.4.2 4 файла тело ≈ 1 693 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Аккаунт Stripe заблокирован?

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияStripeИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

  • 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: 5, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 53
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1693 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -246 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 463 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This payment skill is coherent with PayRam’s purpose, but it asks users or agents to run unreviewed setup code and automate crypto-payment infrastructure with weakly scoped safeguards.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.