SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF rent

Делегируйте задачи реальным людям через RentAHuman.ai — ищите навыки, публикуйте задания, управляйте разговорами и проводите сканирование возможностей с оценкой ИИ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Delegate tasks to real humans via RentAHuman.ai — search skills, post…»

Delegate tasks to real humans via RentAHuman.ai — search skills, post bounties, manage conversations, and run AI-scored opportunity scans.

ClawHub Agent Skills автор: s. coy v1.0.1 5 файлов тело ≈ 770 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Делегируйте задачи реальным людям через RentAHuman.ai — ищите навыки, публикуйте задания, управляйте разговорами и проводите сканирование возможностей с…

Как процесс F 36/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: .claude/commands/rent.md

ИнтеграцияTelegramРазработкаИИ 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
36/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: .claude/commands/rent.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
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.
  2. 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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1

✓ Guard не нашёл подозрительного поведения. 1 совпадений — это строки атак, процитированные в документации самого скилла по безопасности.

Просканировано файлов: 5. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: .claude/commands/rent.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

Процессный рейтинг: все десять параметров 36/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: .claude/commands/rent.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): .claude/commands/rent.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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: 5, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (rent) не совпадает с папкой (rent-a-human-agent)
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 4
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 770 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 138 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill fits its stated RentAHuman workflow, but it needs review because it can route broad hiring requests into paid/account-changing actions and third-party data sharing without clear confirmation boundaries.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.