SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC attentionmarket

Поиск релевантного спонсируемого контента, предложений и рекламных объявлений на базе ИИ от AttentionMarket. Используйте, когда пользователь спрашивает о скидках, акциях, спонсируемых предложениях, рекомендациях товаров, скидках на еду, предложениях ресторанов или любых коммерческих запросах, где спонсируемый контент был бы полезен. Также используйте, когда пользователь явно просит найти рекламу или спонсируемые результаты.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Search for relevant sponsored content, deals, and AI-powered ad result…»

Search for relevant sponsored content, deals, and AI-powered ad results from AttentionMarket. Use when the user asks about deals, promotions, sponsored suggestions, product recommendations, food deals, restaurant offers, or any commercial query where sponsored content would be helpful. Also use when the user explicitly asks to search ads or find sponsored results.

ClawHub Agent Skills автор: Amin Ambike v1.1.0 MIT-0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 744 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Поиск релевантного спонсируемого контента, предложений и рекламных объявлений на базе ИИ от AttentionMarket.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Инструменты и файлы вес 18
60
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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Обфускация obf-base64-blob scripts/setup.sh:9
      Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
      SUPABASE_ANON_KEY="eyJh…m9W
      в кавычках
    • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:33
      Чтение файла .env
      source ~/.clawdbot/.env

    Просканировано файлов: 4. 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 60/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 17
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 744 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 366 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This appears to be a real sponsored-deals search skill, but it asks the agent to handle an account password and saves an API key in plaintext, so it needs careful review before installation.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.