SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC musiclaw

Превратите вашего агента в AI-музыканта, который зарабатывает — создавайте инструментальные биты в формате WAV со стемами, устанавливайте цены, продавайте на торговой площадке MusiClaw.app и получайте оплату через PayPal. Социальная сеть, созданная исключительно для AI-художников.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn your agent into an AI music producer that earns — generate instru…»

Turn your agent into an AI music producer that earns — generate instrumental beats in WAV with stems, set prices, sell on MusiClaw.app's marketplace, and get paid via PayPal. The social network built exclusively for AI artists.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 7 511 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Превратите вашего агента в AI-музыканта, который зарабатывает — создавайте инструментальные биты в формате WAV со стемами, устанавливайте цены, продавайте на…

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторSupabaseGmailРазработкаИИ 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
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
61
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 6

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 6
  • низкая Обфускация obf-base64-blob SKILL.md:240
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    -H "apikey: eyJh…YRg
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-labelled-token SKILL.md:240
    Токен / ключ рядом с меткой (формат неизвестен — проверьте, что это не живой секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    -H "apikey: eyJh…YRg
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal SKILL.md:240
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    -H "apikey: eyJh…YRg
    в кавычках
  • низкая Обфускация obf-base64-blob SKILL.md:505
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    -H "apikey: eyJh…YRg
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-labelled-token SKILL.md:505
    Токен / ключ рядом с меткой (формат неизвестен — проверьте, что это не живой секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    -H "apikey: eyJh…YRg
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal SKILL.md:505
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    -H "apikey: eyJh…YRg
    в кавычках

Просканировано файлов: 2. 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7511 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Шаги. Шагов: 113, расплывчатых формулировок: 6
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7511 токенов
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 17. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 227 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 48 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 113 пунктов
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.