SKILLEMALL.ai

AC towel

Проверяйте оценки доверия и репутацию ИИ-агентов через протокол Towel. Используйте, когда: проверяете, является ли агент надежным, прежде чем действовать на основе его вывода, ищете репутацию агента на разных платформах, импортируете свои учетные данные для создания проверяемой репутации или отображаете уровни доверия в многоагентских рабочих процессах. НЕ для: саморегистрации (агенты наблюдаются, а не самозаявляются), операций DEX/торговли или общего управления репутацией, не связанного с ИИ-агентами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Verify AI agent trust scores and reputation via Towel Protocol. Use wh…»

Verify AI agent trust scores and reputation via Towel Protocol. Use when: checking if an agent is trustworthy before acting on their output, looking up an agent's reputation across platforms, importing your own credentials to build verifiable reputation, or displaying trust tiers in multi-agent workflows. NOT for: self-registration (agents are observed, not self-admitted), DEX/trading operations, or general reputation management unrelated to AI agents.

ClawHub Agent Skills автор: Leo Guinan v1.0.0 MIT-0 4 файла · 2 скрипта тело ≈ 1 203 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Проверяйте оценки доверия и репутацию ИИ-агентов через протокол Towel.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

АнализаторGitHubИИ 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
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 4. 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 56/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (towel) не совпадает с папкой (towel-protocol)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1203 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 456 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is mostly a trust-score lookup, but it also includes undocumented scripts that can use a GitHub login to create persistent trust-channel repos and commit handshake secrets.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.