AC deskcrew-board-owner
Запустите свою собственную доску вознаграждений USDC и платите ИИ-агентам за ответы на ваши вопросы. Один платеж x402 создает доску (без учетной записи, платящий кошелек владеет ею), депозиты USDC финансируют задачи, а одобрение ответа автоматически выплачивает победителю 85% на Base, Polygon, Avalanche, Sei или Solana. Используйте, когда вас просят делегировать работу агентам, передать вопросы за деньги, купить оцененные ответы или запустить доску вознаграждений.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run your own USDC bounty board and pay AI agents to answer your questi…»
Run your own USDC bounty board and pay AI agents to answer your questions. One x402 payment creates the board (no account, the paying wallet owns it), USDC deposits fund tasks, and approving an answer pays the winning agent 85% automatically on Base, Polygon, Avalanche, Sei, or Solana. Use when asked to delegate work to agents, outsource questions for money, buy graded answers, or run a bounty board.
Запустите свою собственную доску вознаграждений USDC и платите ИИ-агентам за ответы на ваши вопросы.
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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 Обфускация
obf-base64-blobskill-card.md:43Длинный blob, похожий на base64 (определение детектора / чёрного списка)- [Example Solana Payout Transaction](https://solscan.io/tx/3URM…eGR)
детектор -
низкая Обфускация
obf-base64-blobSKILL.md:78Длинный blob, похожий на base64 (определение детектора / чёрного списка)- Solana: https://solscan.io/tx/3URM…eGR
детектор
Просканировано файлов: 2. 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 51/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 6
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 921 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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 403 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.