SKILLEMALL.ai

BF ai-money-making-partner

Помощник по поиску подработки с помощью ИИ. Генерирует персонализированные планы подработки на основе текущей ситуации пользователя и рыночных тенденций, предоставляя реализуемые процессы выполнения и конкретные действия.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI副业搞钱搭子,根据用户实时情况和市场动态生成个性化副业方案,提供可落地的执行流程和具体动作…»

AI副业搞钱搭子,根据用户实时情况和市场动态生成个性化副业方案,提供可落地的执行流程和具体动作

ClawHub Agent Skills автор: e2e5g v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 609 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помощник по поиску подработки с помощью ИИ.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/market_trends.json, references/monetization_patterns.json, references/execution_guides.json

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/market_trends.json, references/monetization_patterns.json, references/execution_guides.json
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/market_trends.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/monetization_patterns.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/execution_guides.json

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/market_trends.json, references/monetization_patterns.json, references/execution_guides.json
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): references/market_trends.json, references/monetization_patterns.json, references/execution_guides.json
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 53
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 609 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +3Длина description 47: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears aimed at monetization coaching, but it combines sensitive personal/financial profiling with under-disclosed local persistence and market-search behavior.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.