SKILLEMALL.ai

BF molt-sift

Сервис проверки данных и извлечения сигналов для агентов. Анализирует необработанные выходные данные (JSON, текст, потоки данных) для извлечения качественных сигналов, проверки по схемам и оценки надежности. Используйте для: (1) проверки выходных данных агента перед выполнением, (2) очистки/нормализации данных из нескольких источников, (3) выполнения заданий по проверке с вознаграждением, (4) извлечения сигналов с высокой степенью достоверности из зашумленных данных. Интегрируется с PayAClaw, MoltyGuild и Clawslist для микроплатежей через эскроу x402 (Solana).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Data validation and signal extraction service for agents. Sift through…»

Data validation and signal extraction service for agents. Sift through raw outputs (JSON, text, data streams) to extract quality signals, validate against schemas, and score reliability. Use when: (1) validating agent outputs before execution, (2) cleaning/normalizing data from multiple sources, (3) running bounty validation jobs, (4) extracting high-confidence signals from noisy data. Integrates with PayAClaw, MoltyGuild, and Clawslist for micro-payment bounties via x402 escrow (Solana).

ClawHub Agent Skills автор: NoizceEra v0.1.0 22 файла тело ≈ 1 911 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Сервис проверки данных и извлечения сигналов для агентов.

Как процесс F 41/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/deployment.md

АнализаторИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
93
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
41/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/deployment.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 7

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 7
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/payaclaw_client.py:69
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "payout_address": "7pf1…sF7",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/payaclaw_client.py:88
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "payout_address": "7pf1…sF7",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/solana_payment.py:26
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    self.usdc_mint = "EPjF…jVP"  # USDC on Solana
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:141
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "payment_txn": "5Abc…yZ0",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token test_bounty_flow.py:34
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (тестовый файл / пример; в кавычках — упоминание, а не команда)
    agent_a_address = "7pf1…sF7"
    тестовый файлв кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token test_bounty_flow.py:35
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (тестовый файл / пример; в кавычках — упоминание, а не команда)
    agent_b_address = "4oJ5…Vkq"
    тестовый файлв кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token test_bounty_flow.py:223
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (тестовый файл / пример; в кавычках — упоминание, а не команда)
    "payout_address": "7pf1…sF7"
    тестовый файлв кавычках

Просканировано файлов: 22. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Data validation and signal extraction service for agents. Sift thr… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/deployment.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/deployment.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/deployment.md
  • 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: 3, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 46
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1911 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)
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -32 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 493 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
Molt Sift appears to be a legitimate validation tool, but its bounty and payment features are overstated and under-scoped for a financial-style workflow.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.