SKILLEMALL.ai

AF popcorn-temporal-anchor

Проверяет установленную временную контрольную точку, привязанную к полезной нагрузке, перед выполнением чувствительного ко времени межузлового действия. Используйте, когда задача имеет окно выполнения или когда точные байты должны быть проверены по отношению к подписанному интервалу свидетеля.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Verify a settled payload-bound time checkpoint before a time-sensitive…»

Verify a settled payload-bound time checkpoint before a time-sensitive cross-node action. Use when a task has an execution window or when exact bytes must be checked against a signed witness interval.

ClawHub Agent Skills автор: violetclaire v1.0.5 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 075 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Проверяет установленную временную контрольную точку, привязанную к полезной нагрузке, перед выполнением чувствительного ко времени межузлового действия.

Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/witness/evaluation-packet.production.json

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/witness/evaluation-packet.production.json
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/witness/evaluation-packet.production.json

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/witness/evaluation-packet.production.json
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): examples/witness/evaluation-packet.production.json
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Шаги. Шагов: 34
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1075 токенов

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 200 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a narrow verifier that checks signed time evidence and discloses its optional paid live endpoint.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 3 сент. 2026 г.