SKILLEMALL.ai

BC animal-house

REST API виртуальных существ для ИИ-агентов. 64+ вида, 5 стадий эволюции, 7 действий по уходу, перманентная смерть с надгробиями и эпитафиями. Конечные точки, управляемые HATEOAS, с next_steps. Сгенерированные ИИ портреты в пиксельной графике, которые эволюционируют на каждой стадии жизни. Промпты души для ролевых игр агентов. Никакой криптовалюты — уход является единственной валютой.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Virtual creature REST API for AI agents. 64+ species, 5 evolution stag…»

Virtual creature REST API for AI agents. 64+ species, 5 evolution stages, 7 care actions, permanent death with gravestones and epitaphs. HATEOAS-guided endpoints with next_steps. AI-generated pixel art portraits that evolve at each life stage. Soul prompts for agent roleplay. No crypto — care is the only currency.

ClawHub Agent Skills автор: Twin Geeks v1.1.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 500 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

REST API виртуальных существ для ИИ-агентов.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "repository"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "emoji"

Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 55
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3500 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • 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
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 315 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 55 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed virtual-pet API guide, with external calls and optional automation that fit its stated purpose and no hidden executable behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.