SKILLEMALL.ai

AC rollhub-auditor

Аудит и проверка доказуемо честных казино. Криптографическая проверка результатов азартных игр с использованием SHA3-384 и AES-256-CTR. Статистическое тестирование случайности, проверка RTP, хи-квадрат тесты, анализ доверительных интервалов. Аудит безопасности казино, проверка честности, аудитор доказуемо честных игр, аудит крипто-казино, тестирование случайности, честность азартных игр, проверка с нулевым доверием, обнаружение подделки ставок, программа вознаграждений в размере 1000 долларов США, инструмент аудита безопасности agent.rollhub.com, проверка блокчейн-игр.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit and verify provably fair casino fairness. Cryptographic verifica…»

Audit and verify provably fair casino fairness. Cryptographic verification of gambling results using SHA3-384 and AES-256-CTR. Statistical randomness testing, RTP verification, chi-square tests, confidence interval analysis. Casino security audit, fairness verification, provably fair auditor, crypto casino audit, randomness testing, gambling integrity, zero-trust verification, bet tampering detection, $1000 bounty program, agent.rollhub.com security audit tool, blockchain gambling verification.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 5 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 260 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Аудит и проверка доказуемо честных казино.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
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 Утечка данных net-credential-use scripts/audit.sh:42
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (документация security-скилла)
    VERIFY=$(curl -s "$API_BASE/verify/$BET_ID" -H "Authorization: Bearer $AGENT_CASINO_API_KEY")
    security-скилл

Просканировано файлов: 5. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 19
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1260 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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 499 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.