SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC agentic-m2m-settlement

Автоматизированный расчет между агентами (M2M), SNAP BI и клиринг стейблкоинов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Autonomous M2M agent settlement, SNAP BI, and stablecoin clearing / Se…»

Autonomous M2M agent settlement, SNAP BI, and stablecoin clearing / Settlement agen M2M otonom, SNAP BI, dan kliring stablecoin.

roedyrustam/vibes-plug Agent Skills автор: roedyrustam MIT 1 файл тело ≈ 4 316 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 дн назад

Автоматизированный расчет между агентами (M2M), SNAP BI и клиринг стейблкоинов.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураPostgreSQLИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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.
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:18
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    In enterprise multi-agent swarms, specialized subagents frequently hire peer agents for niche subtasks (e.g., automated red teaming, formal verification, dataset crawling). Without an autonomous, cryp
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:353
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    Pada swarm multi-agen skala perusahaan, sub-agen terspesialisasi kerap menugaskan agen lain untuk menangani tugas khusus (misal: red teaming otomatis, verifikasi formal, atau crawling dataset). Tanpa

Просканировано файлов: 1. 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 55/100

  • 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
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4316 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 29
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 128 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.