SKILLEMALL.ai

AC tip

Навык "Донат". Распознает намерение пользователя сделать пожертвование/подарок/подарить предмет, собирает и проверяет сумму, после подтверждения пользователем вызывает навык оплаты для завершения транзакции. Активируется, когда: пользователь говорит "подарить", "подари XX рублей", "задонатить", "отправить подарок", "пожертвовать", "задонатить стримеру" и т.п. НЕ Активируется, когда: пользователь просто говорит "оплатить", "заплатить", "рассчитаться" и т.п. платежные намерения без смысла доната.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«打赏 Skill,识别用户打赏/赞赏/送礼物意图,收集并校验金额,用户确认后调用支付 skill 完成支付。TRIGGER when: 用户…»

打赏 Skill,识别用户打赏/赞赏/送礼物意图,收集并校验金额,用户确认后调用支付 skill 完成支付。TRIGGER when: 用户说"打赏"、"赏 XX 元"、"刷个礼物"、"送礼物"、"赞赏"、"给主播打赏"等。DO NOT TRIGGER when: 用户只是说"支付"、"付款"、"结账"等不含打赏含义的支付意图。

ClawHub Agent Skills автор: sayxxx v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 455 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Навык "Донат". Распознает намерение пользователя сделать пожертвование/подарок/подарить предмет, собирает и проверяет сумму, после подтверждения пользователем…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

СправочникИнфраструктуратип 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
55/100
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

Такой же скилл встречается ещё в 2 местах: ClawHub, ClawHub

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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 2. 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: 打赏 Skill,识别用户打赏/赞赏/送礼物意图,收集并校验金额,用户确认后调用支付 skill 完成支付。TRIGGER when… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (tip) не совпадает с папкой (donate)
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 20
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 455 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

    • +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
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 165 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
    • +4Есть примеры (11 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is an instruction-only tipping skill, but it handles real payment creation while explicitly ignoring who the user intended to pay.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: malicious · 28 мая 2026 г.