BD bounty-scam-check
ЗАПУСТИТЬ ОБЯЗАТЕЛЬНО перед тем, как ваш агент (или вы) коснется ЛЮБОГО вопроса на GitHub, предлагающего вознаграждение/награду. Проверяет вопрос на GitHub на наличие красных флажков мошенничества с вознаграждением: ограничение по звездам, ловушки бесплатного труда «кто первый, тот и выиграл», автоматические мета-вознаграждения от ботов, приманка с деньгами из новых репозиториев и ловушки для ИИ-агентов, собирающие отправленные коды в качестве обучающих данных (обнаруживает также неанглоязычные признаки ботов). Использование: `node check.js <issue-url>`. Выход 0 = чисто, 1 = красные флажки. Только для чтения через gh CLI — никогда не выполняет код репозитория.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«MUST RUN before your agent (or you) touches ANY GitHub issue offering…»
MUST RUN before your agent (or you) touches ANY GitHub issue offering a bounty/reward. Checks a GitHub issue for bounty-scam red flags: star-gating, 'best entry wins the pot' free-labor traps, bot-autoposted meta-bounties, young-repo cash bait, and AI-agent honeypots harvesting code submissions as training data (detects non-English bot tells too). Usage: `node check.js <issue-url>`. Exit 0 = clean, 1 = red flags. Read-only via gh CLI — never executes repo code.
ЗАПУСТИТЬ ОБЯЗАТЕЛЬНО перед тем, как ваш агент (или вы) коснется ЛЮБОГО вопроса на GitHub, предлагающего вознаграждение/награду.
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
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: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 8
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 474 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 465 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 4 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.