SKILLEMALL.ai

AC telegraph

Используйте Telegraph Protocol для проверенного AI-инференса. Активируйте, когда пользователь запрашивает прогнозы погоды или климатические данные; обнаружение дипфейков или AI-контента; завершение LLM, генерацию изображений или эмбеддинги через децентрализованную сеть; обнаружение AI-текста; автономный мониторинг сигналов в таких категориях, как ПОЛИТИКА, ТЕХНОЛОГИИ, КЛИМАТ, ЗДРАВООХРАНЕНИЕ, ЭКОНОМИКА или ГЕОПОЛИТИКА; или любую задачу, где пользователь явно хочет направить инференс через сеть Telegraph или оплатить микроплатежи x402 USDC. Требуется работающий сервер Telegraph MCP с кошельком EVM или Solana, пополненным USDC.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use Telegraph Protocol for verified AI inference. Activate when the us…»

Use Telegraph Protocol for verified AI inference. Activate when the user asks for weather forecasts or climate data; deepfake or AI-content detection; LLM completions, image generation, or embeddings via a decentralized network; AI text detection; autonomous signal monitoring across categories like POLITICS, TECHNOLOGY, CLIMATE, HEALTH, ECONOMICS, or GEOPOLITICS; or any task where the user explicitly wants to route inference through the Telegraph network or pay via x402 USDC micropayments. Requires the Telegraph MCP server running with a USDC-funded EVM or Solana wallet.

ClawHub Agent Skills автор: telegraphprotocol v1.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 709 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте Telegraph Protocol для проверенного AI-инференса.

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: telegraph (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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:123
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      - **Network**: Base Sepolia (testnet) — USDC `0x03…F7e`
      в кавычках

    Просканировано файлов: 2. 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 61/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 5
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1709 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

    • +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 577 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is purpose-aligned, but it can route user content to changing third-party AI providers and spend wallet funds through automatic paid calls with limited per-call user control.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 15 июл. 2026 г.