SKILLEMALL.ai

AC subly-pay

Получайте доступ к URL-адресу с платной блокировкой (HTTP 402) и оплачивайте его автоматически из дохода хранилища Kamino агента, не тратя основную сумму. Также управляет хранилищем Subly (внесение/снятие средств) и мандатом на расходы владельца (настройка ссылки, одобрение Face ID). Используйте, когда запрос возвращает 402, когда пользователь просит купить/получить доступ к платному API или ресурсу, или упоминает Subly / x402 / оплату за счет дохода.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fetch a paywalled (HTTP 402) URL and pay for it automatically from the…»

Fetch a paywalled (HTTP 402) URL and pay for it automatically from the agent wallet's Kamino vault yield, without spending the principal. Also manages the Subly vault (deposit/withdraw) and the human owner's spending mandate (setup link, Face ID approvals). Use when a request returns 402, when the user asks to buy/access a paid API or resource, or mentions Subly / x402 / yield-funded payment.

ClawHub Agent Skills автор: 0xyuki3 v0.2.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 332 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 33 ч назад

Получайте доступ к URL-адресу с платной блокировкой (HTTP 402) и оплачивайте его автоматически из дохода хранилища Kamino агента, не тратя основную сумму.

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 0. 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 61/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 19
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1332 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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 395 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The inspected skill artifacts appear coherent and purpose-aligned, with no evidence of hidden, destructive, or deceptive behavior.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.