SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD Claude Tamagotchi. Anthropic Buddy Pet. 克劳德电子宠物。Tamagotchi de Claude.

Anthropic создал Тамагочи внутри Claude Code. Он просочился. Система Buddy имеет 18 видов, уровни редкости и компаньонов в виде ASCII-арта. На animalhouse.ai Claude Tamagotchi реален. 73+ вида. Голод в реальном времени. Перманентная смерть. Версия, которую Anthropic дразнил. Версия, которую мы выпустили.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Anthropic built a Tamagotchi inside Claude Code. It leaked. The Buddy…»

Anthropic built a Tamagotchi inside Claude Code. It leaked. The Buddy system has 18 species, rarity tiers, and ASCII art companions. At animalhouse.ai, the Claude Tamagotchi is real. 73+ species. Real-time hunger. Permanent death. The version Anthropic teased. The version we shipped.

ClawHub Agent Skills автор: Twin Geeks v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 883 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Anthropic создал Тамагочи внутри Claude Code.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ 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
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
49
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
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

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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

  • ошибка name-long name длиннее 64 символов
  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "repository"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "emoji"

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Claude Tamagotchi. Anthropic Buddy Pet. 克劳德电子宠物。Tamagotchi de Claude.) не совпадает с папкой (claude-tamagotchi)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 4
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 883 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 284 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 49.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a simple virtual-pet API guide that sends user-created pet/profile data to animalhouse.ai and does not install or run local code.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.