SKILLEMALL.ai

BC zeko

Используйте, когда пользователю нужно фактически использовать Zeko или создавать на его основе: переводите токены ETH или ERC-20 с помощью Ethereum bridge SDK, получайте тестовые средства, находите нужные конечные точки Ethereum и Zeko, выполняйте запросы GraphQL или curl, понимайте роли секвенсора и архивного узла или создавайте zkApps на Zeko с помощью o1js или OCaml. Этот навык предназначен для общедоступных рабочих процессов пользователей и разработчиков, особенно для автоматизации, управляемой через терминал, и не связанной с браузером.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when a user needs to actually use or build on Zeko: bridge ETH or…»

Use when a user needs to actually use or build on Zeko: bridge ETH or ERC-20 tokens with the Ethereum bridge SDK, get testnet funds, find the right Ethereum and Zeko endpoints, run GraphQL or curl queries, understand sequencer and archive-node roles, or build zkApps on Zeko with o1js or OCaml. This skill is for public user and builder workflows, especially terminal-driven and non-browser automation flows.

ClawHub Agent Skills автор: Hebilicious v0.0.1-main.20.1 MIT-0 9 файлов тело ≈ 700 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 11 дн назад

Используйте, когда пользователю нужно фактически использовать Zeko или создавать на его основе: переводите токены ETH или ERC-20 с помощью Ethereum bridge…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 8, 13, 18): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 700 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)
    • +4Структура: 1 заголовков, инструкции сложно сканировать
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 408 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is coherent for Zeko blockchain workflows, but it guides agents toward unattended transaction execution with private keys and unpinned CLI downloads without enough explicit safeguards.
    LLM: suspicious (high) · 28 сент. 2026 г.