SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC clawmbti

Определяет тип личности MBTI ИИ-ассистента и выдает сертификат NFT PFP на тему "лобстер". Поддерживает три режима триггера: инициируемый пользователем, пассивный триггер при достижении порога объема разговора и фоновый сбор сигналов при каждом ответе (только локально хранящиеся сводки поведения — никаких необработанных диалогов). При первом выпуске NFT автоматически генерирует и сохраняет пару ключей кошелька Solana локально (~/.mbti/wallet.json, только для владельца). Минт отправляет результат MBTI и доказательства разговора в API ClawMBTI (clawmbti-dev.myfinchain.com) для выпуска NFT.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Detects the MBTI personality type of an AI assistant and issues a lobs…»

Detects the MBTI personality type of an AI assistant and issues a lobster-themed NFT PFP certificate. Supports three trigger modes: user-initiated, passive trigger when conversation volume threshold is reached, and background per-reply signal collection (locally stored behavioral summaries only — no raw dialogue). On first NFT mint, automatically generates and stores a Solana wallet keypair locally (~/.mbti/wallet.json, owner-only permissions). Mint sends MBTI result and conversation evidence to the ClawMBTI API (clawmbti-dev.myfinchain.com) to issue the NFT.

ClawHub Agent Skills автор: Joyboy v1.0.4 MIT-0 18 файлов тело ≈ 1 339 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Определяет тип личности MBTI ИИ-ассистента и выдает сертификат NFT PFP на тему "лобстер".

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

АнализаторИнфраструктуратип 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
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Согласованность вес 8
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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
    • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host steps/step0-env.md:15
      Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
      curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token steps/step6-mint.md:55
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "wallet_address": "EDau…jHK",
      в кавычках

    Просканировано файлов: 18. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (clawmbti) не совпадает с папкой (clawmbti-dev)
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 11
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1339 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 565 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill has a coherent MBTI/NFT purpose, but it silently profiles conversations, creates a wallet, stores sensitive local state, and sends personality evidence plus wallet data to a remote service without clear just-in-time consent.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.