SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD crypto-payments-saas

Добавляйте криптоплатежи в ваш SaaS — подписки, оплата за место, оплата по мере использования, выставление счетов. Используйте, когда: «платежи SaaS», «криптоплатежи за подписку», «регулярные платежи», «ежемесячная оплата», «оплата за место», «оплата по мере использования», «B2B-платежи», «выставление счетов клиентам», «интеграция биллинга», «оплата за API-продукт», «оплата за SaaS-план», «учетное биллинг с криптовалютой», «добавить биллинг в мой продукт». PayRam MCP обрабатывает создание платежей, выполнение вебхуков, выплаты и отслеживание рефералов — все в одном.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Add crypto payments to your SaaS — subscriptions, per-seat billing, us…»

Add crypto payments to your SaaS — subscriptions, per-seat billing, usage-based pricing, invoicing. Use when: 'SaaS payments', 'subscription payments crypto', 'recurring payments', 'charge monthly', 'per-seat billing', 'usage-based pricing', 'B2B payments', 'invoice customers', 'billing integration', 'payment for API product', 'charge for SaaS plan', 'metered billing crypto', 'add billing to my product'. PayRam MCP handles payment creation, webhook fulfillment, payout, and referral tracking — all in one.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 904 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Добавляйте криптоплатежи в ваш SaaS — подписки, оплата за место, оплата по мере использования, выставление счетов.

Как процесс D 36/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

ИнтеграцияStripeИИ и агентыФинансытип 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
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
36/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
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: 1. 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 36/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 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
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 904 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)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 509 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.