SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC bounty-automation

Многоплатформенная система автоматизации вознаграждений для GitHub, Opire, Algora и OpenTask.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Multi-platform bounty automation system for GitHub, Opire, Algora, and…»

Multi-platform bounty automation system for GitHub, Opire, Algora, and OpenTask / 多平台赏金自动化系统，支持 GitHub、Opire、Algora、OpenTask，具有自动扫描、过滤、认领和 PR 提交功能

ClawHub Agent Skills автор: mkcash v1.0.0 MIT-0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 664 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Многоплатформенная система автоматизации вознаграждений для GitHub, Opire, Algora и OpenTask.

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

СправочникGitHubИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
75
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

  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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/DEPLOY_GUIDE.md:155
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    - GitHub PR payment comment: `USDT TRC-20: TMFj…THn / PayPal: lj…@….com`
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:112
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - **USDC TRC-20**: `TMFj…THn`
    в кавычках

Просканировано файлов: 4. 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 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: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 16
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 664 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 146 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is a real bounty-automation workflow, but it sets up unattended recurring jobs that can use your accounts to bid, claim work, modify code, push branches, open PRs, post payment details, and send QQ notifications with weak scoping controls.
LLM: suspicious (high) · 28 мая 2026 г.