SKILLEMALL.ai

AD farcaster-skill

Публикуйте, читайте, ищите и взаимодействуйте в Farcaster через API Neynar. Используйте, когда агенту необходимо: (1) публиковать сообщения с текстом, вложениями или в каналах, (2) отвечать на сообщения или создавать цепочки сообщений, (3) читать ленту пользователя или ленту канала, (4) искать сообщения по ключевому слову, (5) искать профили пользователей по имени пользователя или FID, (6) ставить лайки или репостить, (7) удалять сообщения, (8) перечислять или искать каналы. Чистый bash+curl+jq — никаких зависимостей npm.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Post, read, search, and engage on Farcaster via the Neynar API. Use wh…»

Post, read, search, and engage on Farcaster via the Neynar API. Use when an agent needs to: (1) post casts with text, embeds, or in channels, (2) reply to or thread casts, (3) read a user's feed or a channel feed, (4) search casts by keyword, (5) look up user profiles by username or FID, (6) like or recast, (7) delete casts, (8) list or search channels. Pure bash+curl+jq — zero npm dependencies.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 12 файлов · 8 скриптов тело ≈ 1 344 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Публикуйте, читайте, ищите и взаимодействуйте в Farcaster через API Neynar.

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияМедиа и видеоИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 11. 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 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: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 5
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1344 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 398 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
    • +4Есть примеры (13 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 7 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.