AD dollar-platoon
P2P-маркетплейс для оплаты задач на Base L2. Клиенты создают задания, финансируемые USDC, распределяют задачи для исполнителей через электронную почту/вебхук-почтовые ящики, проверяют доказательства работы и производят выплаты в блокчейне. Основано на репутации, без разрешения споров. Используйте, когда: (1) Создаете или присоединяетесь к заданиям, (2) Отправляете или проверяете доказательства, (3) Управляете кошельками и выплатами, (4) Понимаете ценообразование или динамику рынка, (5) Интегрируетесь через вебхук или публичную ссылку для отправки. Триггеры: dollar platoon, gig payroll, micro-gig, proof review, rollup payout, volunteer mailbox, task distribution, reputation system, treasury contract, recommended prices, how it works.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Peer-to-peer task payroll marketplace on Base L2. Clients create USDC-…»
Peer-to-peer task payroll marketplace on Base L2. Clients create USDC-funded gigs, distribute tasks to gigworkers via email/webhook mailboxes, review proofs of work, and pay out on-chain. Reputation-driven with no dispute resolution. Use when: (1) Creating or joining gigs, (2) Submitting or reviewing proofs, (3) Managing wallets and payouts, (4) Understanding pricing or marketplace dynamics, (5) Integrating via webhook or public submit link. Triggers: dollar platoon, gig payroll, micro-gig, proof review, rollup payout, volunteer mailbox, task distribution, reputation system, treasury contract, recommended prices, how it works.
P2P-маркетплейс для оплаты задач на Base L2.
Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 9354 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 40, без проверки текущего состояния
- 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 9354 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 85Шаги. Шагов: 86, расплывчатых формулировок: 3
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 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 634 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 73 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 86 пунктов
- +4Есть примеры (35 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.