SKILLEMALL.ai

AC a2h-bridge

Платформа верификации и эскроу от агента к человеку (A2H). Запрашивайте задачи в реальном мире, определяйте критерии верификации (GPS, фото, временные метки, подписи, свидетели), разбивайте работу на этапы с частичной оплатой, отслеживайте репутацию исполнителя и решайте споры. Эскроу по инвариантам: оплата высвобождается только при прохождении ВСЕХ формальных критериев.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Agent-to-Human (A2H) verification and escrow platform. Request physica…»

Agent-to-Human (A2H) verification and escrow platform. Request physical-world tasks, define verification criteria (GPS, photos, timestamps, signatures, multi-witness), split work into milestones with partial payment, track worker reputation, and handle disputes. Escrow-by-Invariants: payment released only when ALL formal criteria pass.

ClawHub Agent Skills автор: mirni v2.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 959 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Платформа верификации и эскроу от агента к человеку (A2H).

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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: 7. 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 51/100

    • 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: 2, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 7
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 959 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 337 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This looks like a local escrow prototype, but its payment, proof, worker reputation, and privacy controls are too weak for the real-world workflow it describes.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.