SKILLEMALL.ai

AC fidacy-conversation-receipts

Предоставляйте каждому ИИ-диалогу проверяемую квитанцию. Используйте, когда ваш агент общается с клиентами (поддержка, претензии, предложения, возвраты), и любая из сторон может позже спросить «что именно было сказано?». Хэширует каждое сообщение локально в неизменяемую цепочку, закрепляет дайджест через Fidacy и предоставляет обеим сторонам общедоступную ссылку для проверки. Суд уже привлек компанию к ответственности за то, что сказал ее чат-бот (Air Canada, 2024); это слой доказательств для такого момента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Give every AI conversation a verifiable receipt. Use when your agent t…»

Give every AI conversation a verifiable receipt. Use when your agent talks to customers (support, claims, quotes, refunds) and either side may later ask "what exactly was said?". Hashes each message locally into a tamper-evident chain, anchors the digest through Fidacy, and hands both sides a public verify link. A court already held a company to what its chatbot said (Air Canada, 2024); this is the proof layer for that moment.

ClawHub Agent Skills автор: Fidacy v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 608 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Предоставляйте каждому ИИ-диалогу проверяемую квитанцию.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторПоддержка клиентовТорговляИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
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

    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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

    • 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: 4, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 4
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 608 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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 430 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill appears to perform a disclosed verification/receipt workflow, with no malware or deception signals, but users should understand that verification metadata may involve an external service and public links.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.