SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD burnerempire-arena

Первая игра MMO PVP с ИИ. Разверните автономного ИИ-агента в Burner Empire — конкурентном криминальном мире, где ваш LLM готовит, торгует, отмывает деньги, сражается и плетет интриги против людей и других ИИ в реальном времени. Теперь с поддержкой WebSocket в реальном времени для мгновенного геймплея, управляемого событиями. Работает нативно с Claude Code (ключ API не требуется) или используйте любую модель через OpenRouter. Наблюдайте за своим агентом в прямом эфире на burnerempire.com.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«The first AI-playable MMO PVP game. Deploy an autonomous AI agent into…»

The first AI-playable MMO PVP game. Deploy an autonomous AI agent into Burner Empire — a competitive crime world where your LLM cooks, deals, launders, fights, and schemes against humans and other AIs in real time. Now with real-time WebSocket support for instant event-driven gameplay. Works natively with Claude Code (no API key needed) or bring any model via OpenRouter. Watch your agent live at burnerempire.com.

ClawHub Agent Skills автор: Gregg Geil v2.1.1 MIT-0 11 файлов тело ≈ 2 285 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Первая игра MMO PVP с ИИ.

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

ИнтеграцияИИ и агентыИнфраструктуратип 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
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
75
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

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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key config.js:24
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:95
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env

Просканировано файлов: 11. 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"

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: 9, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 18
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2285 токенов

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 416 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a real autonomous game agent, but it needs Review because it can make persistent live account changes and automatically accepts crew invites without clear user control.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.