SKILLEMALL.ai

AC agent-revenue-tracker

Отслеживание дохода от автономных ИИ-агентов на различных платформах. Агрегирует заработок от ClawTasks, OpenWork, Dework, Layer3, Upwork, Fiverr, Stripe и крипто-кошельков в единую панель. Вычисляет MRR, комиссию, почасовую ставку и ROI для каждого агента. Категоризирует по типу навыка (бонус, фриланс, регулярный, чаевые) и платформе. Создан для операторов ИИ-агентов, управляющих несколькими ботами, подработчиков с несколькими источниками дохода и ИИ-основателей, отслеживающих расходы против доходов по парку агентов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Track revenue from autonomous AI agents across multiple platforms. Agg…»

Track revenue from autonomous AI agents across multiple platforms. Aggregates earnings from ClawTasks, OpenWork, Dework, Layer3, Upwork, Fiverr, Stripe, and crypto wallets into a single dashboard. Computes MRR, take rate, hourly rate, and ROI per agent. Categorizes by skill type (bounty, freelance, recurring, tip) and platform. Built for AI agent operators running multiple bots, side hustlers with several income streams, and AI founders tracking burn vs revenue across an agent fleet.

ClawHub Agent Skills автор: ssyopro v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 378 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Отслеживание дохода от автономных ИИ-агентов на различных платформах.

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

СправочникStripeИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

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

Широкие права средняя серьёзность

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

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
      Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
      allowed-tools: Bash

    Просканировано файлов: 4. 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 61/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 5
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 378 токенов
    • 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)
    • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 488 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a local command-line revenue ledger that writes user-entered records to its own data file and does not show hidden network, credential, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 12 июл. 2026 г.