SKILLEMALL.ai

AB agentpmt-no-account-agentaddress-x402

Используйте AgentPMT без учетной записи: подключайте OpenClaw и автономных ИИ-агентов к инструментам AgentPMT, рабочим процессам, навыкам, взаимодействию между агентами и платным возможностям через отзывной AgentAddress с кредитами или пополняемый кошелек x402. Охватывает запросы на подписанные кредиты, прямые платежи x402, ворота утверждения, проверку получателя/сети/токена/суммы, общедоступные конечные точки, обнаружение инструментов, доступ к рабочим процессам, вызовы REST и безопасную настройку платежей для iPaaS управления агентами AgentPMT.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use AgentPMT without an account: connect OpenClaw and autonomous AI ag…»

Use AgentPMT without an account: connect OpenClaw and autonomous AI agents to AgentPMT tools, workflows, skills, agent-to-agent work, and paid capabilities through a revocable AgentAddress with credits or a funded x402 wallet. Covers signed-credit requests, direct x402 payments, approval gates, payee/network/token/amount validation, public endpoints, tool discovery, workflow access, REST calls, and safe payment setup for AgentPMT's agent management iPaaS.

ClawHub Agent Skills автор: AgentPMT v1.0.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 4 860 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте AgentPMT без учетной записи: подключайте OpenClaw и автономных ИИ-агентов к инструментам AgentPMT, рабочим процессам, навыкам, взаимодействию…

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 69/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4860 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 39
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 14. 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 459 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
    • +4Есть примеры (18 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed guide for using AgentPMT payments with dedicated wallets and approval controls, with no artifact-backed hidden or malicious behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 июн. 2026 г.