SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC virtualsms-sms-verification

Реальная SMS-верификация SIM-карты для ИИ-агентов через сервер VirtualSMS MCP. КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: SMS-верификация, OTP-код, номер телефона, виртуальный номер, SIM-карта, двухфакторная аутентификация, верификация учетной записи, WhatsApp verify, Telegram verify, реальная SIM, телефон агента, MCP SMS, virtualsms. Используйте, когда агенту необходимо получить SMS-код верификации, получить верификационный номер телефона для создания учетной записи или обрабатывать OTP-потоки для любых из более чем 2000 сервисов в более чем 145 странах.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Real SIM-card SMS verification for AI agents via VirtualSMS MCP server…»

Real SIM-card SMS verification for AI agents via VirtualSMS MCP server. TRIGGERS: SMS verification, OTP code, phone number, virtual number, SIM card, two-factor authentication, account verification, WhatsApp verify, Telegram verify, real SIM, agent phone, MCP SMS, virtualsms. Use when an agent needs to receive an SMS verification code, get a verification phone number for account creation, or handle OTP flows for any of 2000+ services across 145+ countries.

ClawHub Agent Skills автор: VirtualSMS v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 091 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Реальная SMS-верификация SIM-карты для ИИ-агентов через сервер VirtualSMS MCP.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторDiscordTelegramWhatsAppИИ и агентыРазработкатип 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
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 4. 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 60/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 31, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1091 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 460 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is coherent for buying and receiving SMS verification numbers, but it handles sensitive authentication flows with broad triggers, limited user warnings, and an unpinned local npm execution path.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 16 сент. 2026 г.