SKILLEMALL.ai

BC decision-gate-verifier

Независимая сторонняя проверка соответствия действий ИИ-агента тому, что он обязался сделать заранее — часть, которую самописный журнал аудита не может доказать. ОПЛАТА ТРЕБУЕТ ОДНОЙ ПОДПИСИ: x402 native, поэтому ваш агент подписывает авторизацию и повторяет попытку — он никогда не отправляет транзакцию, никогда не нуждается в ETH, без аккаунта, без API-ключа, без одобрения кошелька. Вам нужен USDC на Base и ничего больше. Используйте, когда вам нужно показать кому-то, кто не поверит вам на слово, что агент действовал в рамках своей политики: пожертвования, выплаты, автономные расходы, необратимые релизы. Возвращает PASS, REFUSE или IN_DOUBT с подписанным оракулом квитанцией, привязанной к Base, которую любой может независимо проверить; несоответствие — это доказательство мошенничества. Оплачивается одинаково в любом случае, поэтому нет стимула штамповать. ЦЕНА: 0,05 доллара США за проверку, без подписки. Проверено в реальном времени на Base mainnet: расчет + привязка за 3,5 секунды без изменения баланса ETH покупателя. Проверьте реальную квитанцию: soulscore.xyz/proof. ТРИГГЕРЫ: проверить действие агента, доказать соответствие агента, сторонний аудит, следовал ли мой агент политике, проверка соответствия, подписанная квитанция, x402, оплата за вызов, агентская оплата, проверка перед отправкой, доказать, что деньги не перемещались.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Independent third-party verification that an AI agent's action matched…»

Independent third-party verification that an AI agent's action matched what it committed to beforehand - the part a self-authored audit log cannot prove. PAYING TAKES ONE SIGNATURE: x402 native, so your agent signs an authorization and retries - it never sends a transaction, never needs ETH, no account, no API key, no wallet approval. You need USDC on Base and nothing else. Use when you must show someone who won't take your word that an agent stayed inside its policy: donations, payouts, autonomous spending, irreversible releases. Returns PASS, REFUSE or IN_DOUBT with an oracle-signed receipt anchored on Base that anyone can independently re-derive; a mismatch is a fraud proof. Paid the same either way, so there is no incentive to rubber-stamp. PRICE: $0.05 USDC per check, no subscription. Verified live on Base mainnet: settle + anchor in 3.5s with the buyer's ETH balance unchanged. Check a real receipt: soulscore.xyz/proof. TRIGGERS: verify agent action, prove agent compliance, third-party audit, did my agent follow policy, conformance check, signed receipt, x402, pay per call, agentic payment, check before sending, prove no money moved.

ClawHub Agent Skills автор: vaahl-dev v0.4.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 506 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Независимая сторонняя проверка соответствия действий ИИ-агента тому, что он обязался сделать заранее — часть, которую самописный журнал аудита не может…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
77/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
46
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Сократите description до 1024 символов.
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 Секреты в коде secret-high-entropy-token client.py:51
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    DEFAULT_REGISTRY_ADDRESS = "0x2C…ce9"
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token client.py:52
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    DEFAULT_USDC_ADDRESS = "0x83…913"  # Base mainnet USDC
    в кавычках

Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • ошибка description-long description 1156 символов, лимит 1024
  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Independent third-party verification that an AI agent's action mat… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 5
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1506 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)
  • +3Длина description 1156: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 46.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is a coherent paid verifier, but it asks agents to handle wallet private keys and sign live USDC payment authorizations with broad triggers and limited built-in spending safeguards.
LLM: suspicious (high) · 14 авг. 2026 г.