SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD sato-hub

Запрашивайте Sato Hub — ежедневный индекс инструментов для ончейн-агентов (фреймворки, MCP-серверы, кошельки, платежные системы x402 и стейблкоинов, идентификация ERC-8004, торговые площадки, навыки агентов), а также данные об экономике агентов и Agent Passports. Используйте для вопросов о том, из чего строить крипто-агента, какие инструменты поддерживают цепочку или стандарт, является ли крипто-агентский проект реальным, поддерживаемым и с открытым исходным кодом, или для цитируемой цифры принятия ончейн. Также Sato Check, который перед установкой крипто-пакета, MCP-сервера или навыка сообщает, что он может делать с ключами и деньгами агента. Без ключей и ничего не подписывает через размещенный MCP-сервер по адресу https://satohub.ai/api/mcp или прилагаемый curl-скрипт.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Query Sato Hub, the scored, daily-rebuilt index of onchain-agent tooli…»

Query Sato Hub, the scored, daily-rebuilt index of onchain-agent tooling (frameworks, MCP servers, wallets, x402 and stablecoin payment rails, ERC-8004 identity, trading venues, agent skills) plus measured agent-economy numbers and Agent Passports. Use for questions about what to build a crypto agent from, which tools support a chain or standard, whether a crypto-agent project is real, maintained and open source, or for a citable on-chain adoption figure. Also Sato Check, which says before a crypto package, MCP server or skill is installed, what it can do with the agent's keys and money. Keyless and signs nothing, via the hosted MCP server at https://satohub.ai/api/mcp or a bundled curl script.

ClawHub Agent Skills автор: Sato Hub v1.2.3 MIT-0 6 файлов · 1 скрипт тело ≈ 2 808 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 11 дн назад

Запрашивайте Sato Hub — ежедневный индекс инструментов для ончейн-агентов (фреймворки, MCP-серверы, кошельки, платежные системы x402 и стейблкоинов…

Как процесс D 43/100 · 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
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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

    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/examples.md:206
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (тестовый файл / пример; в кавычках — упоминание, а не команда)
      scripts/query.sh preflight '{"token":"0x1b…Bcb","chain":"Base","response_format":"json"}'
      тестовый файлв кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/examples.md:228
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (тестовый файл / пример; в кавычках — упоминание, а не команда)
      scripts/query.sh route_swap '{"chain":"Solana","token_in":"EPjF…t1v","token_out":"So11…112","amount":"1000000","response_format":
      тестовый файлв кавычках

    Просканировано файлов: 6. 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 43/100

    • 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: 14, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 44
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2808 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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 703 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed Sato Hub lookup integration with optional hosted-service write tools, but I found no hidden local persistence, credential theft, fund movement, or deceptive behavior in the package.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 5 окт. 2026 г.