SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD fluxA-x402-payment

Навык кошелька FluxA Agent Wallet, который позволяет агентам запрашивать бюджеты, подписывать платежи x402 и автономно вызывать платные конечные точки. Он проходит весь процесс — от создания мандата до выполнения X-PAYMENT — поэтому агенты могут выполнять платные действия без вмешательства человека.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A FluxA Agent Wallet skill that enables agents to request budgets, sig…»

A FluxA Agent Wallet skill that enables agents to request budgets, sign x402 payments, and call paid endpoints autonomously. It walks through the full flow—from mandate creation to X-PAYMENT execution—so agents can perform paid actions without human intervention.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 4 файла тело ≈ 509 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Навык кошелька FluxA Agent Wallet, который позволяет агентам запрашивать бюджеты, подписывать платежи x402 и автономно вызывать платные конечные точки.

Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

СправочникИИ и агентытип 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
42/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/fluxa-cli.bundle.js:351
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    var DEFAULT_ASSET = "0x83…913";
    в кавычках

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100

  • 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
  • 25Шаги. Шагов: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 509 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 263 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 3 заголовков
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.