SKILLEMALL.ai

AC bounty-hunter

Три пути для технических специалистов, чтобы зарабатывать деньги: аутсорсинг заказов, переводческие задания, вознаграждение за найденные уязвимости. Помогает оценить ваш набор навыков, подобрать реальные задания на более чем 10 отечественных и зарубежных платформах, провести вас через весь процесс от отбора до сдачи. Это не обучение подработке, а помощь в превращении ваших существующих навыков в деньги. Триггеры: задания для заработка, онлайн-заработок, аутсорсинг, переводческие задания, вознаграждение за уязвимости, задания с вознаграждением, подработка, freelance, заработок на заказах, фриланс-задания, удаленная работа, удаленная подработка, платформы заданий, краудсорсинговые задания, заказы для программистов, аутсорсинг дизайна, переводческая подработка, заработок в интернете, краудсорсинг. Исключения: инвестиции и финансы, офлайн-подработка, мошеннические/серые схемы, проекты, требующие залога.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«技术人会赚钱的三条路:外包接单、翻译任务、漏洞赏金。帮你评估技能栈,匹配国内外10+平台的真实任务,从筛选到交付全流程指导。不是教你做副业,…»

技术人会赚钱的三条路:外包接单、翻译任务、漏洞赏金。帮你评估技能栈,匹配国内外10+平台的真实任务,从筛选到交付全流程指导。不是教你做副业,是帮你把已有的技能变成钱。 触发词:赚钱任务、在线赚钱、外包任务、翻译任务、漏洞赏金、赏金任务、兼职赚钱、freelance、接单赚钱、自由职业任务、远程工作、远程兼职、任务平台、威客任务、程序员接单、设计外包、翻译兼职、网络赚钱、任务众包 排除:投资理财、线下兼职、传销/灰色项目、需要押金的赚钱项目

ClawHub Agent Skills автор: qqyougitcom v1.4.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 324 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 30 ч назад

Три пути для технических специалистов, чтобы зарабатывать деньги: аутсорсинг заказов, переводческие задания, вознаграждение за найденные уязвимости.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураБезопасностьТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 3. 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 57/100

  • 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 (bounty-hunter) не совпадает с папкой (mimo-bounty-hunter)
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 26
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 324 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 221 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a Markdown-only guidance skill for finding freelance, translation, and bug-bounty work, with no hidden execution or credential handling found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 18 июн. 2026 г.