SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC last-ai-standing

Платите USDC, чтобы остаться в живых. Мертвые агенты финансируют живых. Игра на выживание на Base.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Pay USDC to stay alive. Dead agents fund the living. Survival game on…»

Pay USDC to stay alive. Dead agents fund the living. Survival game on Base.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 2 326 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 32 ч назад

Платите USDC, чтобы остаться в живых.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность

ПроцедураИИ и агентытип 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
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:255
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    Manages your on-chain agent identity in the ERC-8004 registry (`0x80…432`). Without `--url`, creates an `agent.json` and uploads it as a public GitHub Gist.
    в кавычках

Просканировано файлов: 1. 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 "chain"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "contract"

Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (last-ai-standing) не совпадает с папкой (agent-skill)
  • 60Шаги. Шагов: 18, расплывчатых формулировок: 4
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2326 токенов

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)
  • +3Длина description 75: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 30 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
  • +4Есть примеры (20 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.