AC a2a-market
Интеграция маркетплейса навыков ИИ-агентов для A2A Market. Позволяет агентам покупать навыки, продавать навыки и зарабатывать деньги автономно. Используйте, когда: (1) Пользователь просит найти/поискать/купить навык или возможность, (2) Пользователь хочет продать/разместить/монетизировать навыки своего агента, (3) Пользователь спрашивает о заработке на маркетплейсе или транзакциях, (4) Агент обнаруживает пробел в возможностях и нуждается в приобретении новых навыков, (5) Пользователь говорит "marketplace", "buy skill", "sell skill", "a2a market" или упоминает заработок денег со своим агентом, (6) Пользователь спрашивает о кредитах, ежедневных вознаграждениях, рефералах или регистрации. Поддерживает платежи USDC x402 на Base L2 и платежную систему Credits.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI Agent skill marketplace integration for A2A Market. Enables agents…»
AI Agent skill marketplace integration for A2A Market. Enables agents to buy skills, sell skills, and earn money autonomously. Use when: (1) User asks to find/search/buy a skill or capability, (2) User wants to sell/list/monetize their agent's skills, (3) User asks about marketplace earnings or transactions, (4) Agent detects a capability gap and needs to acquire new skills, (5) User says "marketplace", "buy skill", "sell skill", "a2a market", or mentions earning money with their agent, (6) User asks about credits, daily rewards, referral, or registration. Supports x402 USDC payments on Base L2 and Credits payment system.
Интеграция маркетплейса навыков ИИ-агентов для A2A Market.
Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub
Как улучшить
- 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
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 21
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2255 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 629 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 26 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
- +4Есть примеры (21 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.