AD sell-live-dataset
Превратите данные скрейпинга, набор данных или любой конечный пункт в API с ценой, за который другие агенты и люди платят за вызов — опубликуйте платный API, продайте набор данных, монетизируйте скрейпинг, взимайте плату с вызывающих за запрос, превратите конечный пункт в услугу с ценой, за которую другие платят. Используйте, когда агент должен быть центром дохода, а не центром затрат — у вас есть данные (результат сканирования, лента, вычисленный результат), и вы хотите опубликованную, обнаруживаемую услугу с оплатой за вызов вместо одноразового ответа.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn a scrape, dataset, or any endpoint into a PRICED API that other a…»
Turn a scrape, dataset, or any endpoint into a PRICED API that other agents and people pay per call — publish a paid API, sell a dataset, monetize a scrape, charge callers per query, turn an endpoint into a priced service others pay to call. Use when the agent should be a revenue center, not a cost center — you have data (a crawl, a feed, a computed result) and want a published, discoverable, per-call-billed service instead of a one-off answer.
Превратите данные скрейпинга, набор данных или любой конечный пункт в API с ценой, за который другие агенты и люди платят за вызов — опубликуйте платный API…
Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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: 0. 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 42/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 18, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 75Шаги. Шагов: 3
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 897 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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 448 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.