SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC fetch-agents

Вызов агентов Fetch.ai Agentverse по адресу. Ищите на рынке Agentverse, просматривайте тщательно отобранный каталог лучших агентов (Tavily Search, ASI1-Mini, DALL-E 3, Technical Analysis, Asset Signal, Translator, Statistics, Github) и отправляйте ChatMessages любому агенту. Используйте при работе с Fetch.ai, Agentverse, uAgents, децентрализованными ИИ-агентами или когда пользователь хочет найти или отправить сообщение агенту в сети Fetch.ai.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Call Fetch.ai Agentverse agents by address. Search the Agentverse mark…»

Call Fetch.ai Agentverse agents by address. Search the Agentverse marketplace, browse a curated catalog of top agents (Tavily Search, ASI1-Mini, DALL-E 3, Technical Analysis, Asset Signal, Translator, Statistics, Github), and send ChatMessages to any agent. Use when working with Fetch.ai, Agentverse, uAgents, decentralized AI agents, or when the user wants to discover or message an agent on the Fetch.ai network.

ClawHub Agent Skills автор: Steve-Dusty v0.3.0 MIT-0 9 файлов · 3 скрипта тело ≈ 1 069 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Вызов агентов Fetch.ai Agentverse по адресу. Ищите на рынке Agentverse, просматривайте тщательно отобранный каталог лучших агентов (Tavily Search, ASI1-Mini…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторGitHubИИ 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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 Опасные команды cmd-background-process scripts/fire.sh:8
      Запуск фонового / автозапускаемого процесса
      nohup python3 "$SCRIPT_DIR/call.py" "$@" > "$OUTFILE" 2>/dev/null &
    • низкая Опасные команды cmd-background-process scripts/fire.sh:9
      Запуск фонового / автозапускаемого процесса
      disown

    Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 21
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1069 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • -32 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 415 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill appears built for Fetch.ai Agentverse calls, but it handles an API key, forwards user prompts to third-party agents, and uses weakly contained local state/background output.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.