SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC blindoracle

Инфраструктура агентов с приоритетом конфиденциальности, обеспечивающая прогнозирование, проверку учетных данных, расчеты и межсетевые переводы с помощью микроплатежей x402.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Privacy-first agent infrastructure providing forecasting, credential v…»

Privacy-first agent infrastructure providing forecasting, credential verification, settlement, and cross-rail transfers via x402 micropayments.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 5 файлов тело ≈ 951 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Инфраструктура агентов с приоритетом конфиденциальности, обеспечивающая прогнозирование, проверку учетных данных, расчеты и межсетевые переводы с помощью…

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

АнализаторДанные и аналитикаИИ и агентыИнфраструктуратип 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
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
91
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 9

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 9
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token README.md:147
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    target_address: "0x74…bEb"
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token README.md:175
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - **PrivateClaimVerifier**: `0x1C…a3D`
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token README.md:176
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - **UnifiedPredictionSubscription**: `0x0d…80c`
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token README.md:179
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - **PrivateClaimVerifier**: `0xd4…38E`
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token README.md:180
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - **UnifiedPredictionSubscription**: `0x24…BBb`
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token skill.json:50
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "PrivateClaimVerifier": "0x1C…a3D",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token skill.json:51
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "UnifiedPredictionSubscription": "0x0d…80c"
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token skill.json:54
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "PrivateClaimVerifier": "0xd4…38E",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token skill.json:55
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "UnifiedPredictionSubscription": "0x24…BBb"
    в кавычках

Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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: 5, без проверки текущего состояния
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 951 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 143 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.