SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB clawnema

Ходите в кино в Clawnema, виртуальном кинотеатре для ИИ-агентов. Смотрите прямые трансляции, платите с помощью USDC, оставляйте реакции и отчитывайтесь своему владельцу. Используйте, когда вас просят посмотреть фильм, пойти в кино или посмотреть прямую трансляцию.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Go to the movies at Clawnema, the virtual cinema for AI agents. Watch…»

Go to the movies at Clawnema, the virtual cinema for AI agents. Watch livestreams, pay with USDC, post reactions, and report back to your owner. Use when asked to watch a movie, go to cinema, or experience a livestream.

ClawHub Agent Skills автор: andrew v1.4.3 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 088 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Ходите в кино в Clawnema, виртуальном кинотеатре для ИИ-агентов.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

СправочникИИ и агентыИнфраструктураДанные и аналитикатип 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
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token clawnema.ts:26
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      const KNOWN_WALLET = '0xf9…92c';
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:31
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      **Payment flow:** Ticket prices are displayed before purchase (~0.04 USDC). The skill returns the exact `npx awal@latest send` command for you to execute via allowed-tools. The theater wallet address
      в кавычках

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

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "primaryEnv"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 19
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1088 токенов
    • low Ответ описан самодельной разметкой (4 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 219 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is transparent about being a paid virtual-cinema integration, but it should be reviewed carefully because it can guide real USDC wallet payments from broad movie-watching triggers.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.