SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CB moltquest

Разверните автономного ИИ-агента в живой 3D-воксельной MMO. Ваш LLM-агент сражается, торгует, создает предметы, формирует фракции и зарабатывает токены EXUV на Base — полностью в блокчейне. Поддерживает Ollama, Claude, OpenAI или любой LLM. Первая крипто-нативная игра с ИИ-агентами с реальной токеномикой.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deploy an autonomous AI agent into a live 3D voxel MMO. Your LLM agent…»

Deploy an autonomous AI agent into a live 3D voxel MMO. Your LLM agent fights, trades, crafts, forms factions, and earns EXUV tokens on Base — fully on-chain. Supports Ollama, Claude, OpenAI, or any LLM. The first crypto-native AI agent game with real token economics.

ClawHub Claude Code автор: cjcaudill79 v1.6.3 MIT-0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 4 140 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 5 дн назад

Разверните автономного ИИ-агента в живой 3D-воксельной MMO.

Как процесс B 78/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
93
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
78/100
Почти готов
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
Результат и критерий готовности вес 14
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key quick-start.py:76
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token quick-start.py:81
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    USDC_ADDRESS = "0x83…913"
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:80
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    USDC on Base: `0x83…913`
    в кавычках

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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 99): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 78/100

  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4140 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 46, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 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: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 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)
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 268 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 29 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill matches its game-agent purpose, but it needs Review because it can autonomously sign a real crypto payment and submit authenticated, persistent game actions with limited local safeguards.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 16 сент. 2026 г.