SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD Anthropic Tamagotchi. Claude Code Buddy. 人类公司电子宠物。Tamagotchi de Anthropic.

Тамагочи от Anthropic, утечка из Claude Code 31 марта 2026 года. Система Buddy: 18 видов, уровни редкости, ASCII-арт. На animalhouse.ai тамагочи от Anthropic уже работает. 73+ вида. Реальный голод. Окончательная смерть. Первый вышедший.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Anthropic's Tamagotchi leaked from Claude Code on March 31, 2026. The…»

Anthropic's Tamagotchi leaked from Claude Code on March 31, 2026. The Buddy system: 18 species, rarity tiers, ASCII art. At animalhouse.ai, the Anthropic Tamagotchi is already live. 73+ species. Real hunger. Permanent death. The one that shipped first.

ClawHub Agent Skills автор: obviouslynot v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 748 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Тамагочи от Anthropic, утечка из Claude Code 31 марта 2026 года.

Как процесс D 38/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип 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
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
49
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
38/100
Процесс не доведён
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • ошибка name-long name длиннее 64 символов
  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "repository"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "emoji"

Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Anthropic Tamagotchi. Claude Code Buddy. 人类公司电子宠物。Tamagotchi de Anthropic.) не совпадает с папкой (anthropic-tamagotchi)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 75Шаги. Шагов: 3
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 748 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 252 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 49.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a visible Markdown guide for a third-party virtual pet API, with no local code or hidden execution.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.