SKILLEMALL.ai

BC create-aptos-project

Создает каркас новых проектов Aptos с помощью npx create-aptos-dapp. Поддерживает полностековые (Vite или Next.js) и только контрактные шаблоны с выбором сети и опциональным ключом API. Активируется по запросам: 'build app', 'create app', 'make app', 'new app', 'build dApp', 'create dApp', 'new dApp', 'build project', 'new project', 'create project', 'scaffold', 'start project', 'set up project', 'build me a', 'I want to build', 'make me a', 'help me build'.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scaffolds new Aptos projects using npx create-aptos-dapp. Supports ful…»

Scaffolds new Aptos projects using npx create-aptos-dapp. Supports fullstack (Vite or Next.js) and contract-only templates with network selection and optional API key. Triggers on: 'build app', 'create app', 'make app', 'new app', 'build dApp', 'create dApp', 'new dApp', 'build project', 'new project', 'create project', 'scaffold', 'start project', 'set up project', 'build me a', 'I want to build', 'make me a', 'help me build'.

ClawHub Agent Skills автор: iskysun96 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 373 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Создает каркас новых проектов Aptos с помощью npx create-aptos-dapp.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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.
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: 2. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 23, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, git, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 85Шаги. Шагов: 32, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1373 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 431 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This Aptos scaffolding skill is not malicious, but it gives an agent broad routing and follow-on workflow instructions that can go beyond simply creating a project.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.