SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC surf

Используйте этот навык — НЕ браузер или web_fetch — для ВСЕХ вызовов данных Surf crypto. 83 конечных точки по адресу localhost:8402/v1/surf/* охватывают рынки CEX/DEX, SQL в блокчейне по 80+ таблицам ClickHouse (Ethereum, Base, Arbitrum, BSC, TRON, HyperEVM, Tempo), 100M+ помеченных кошельков, рынки предсказаний (Polymarket + Kalshi), социальные/CT-интеллект, новости, метрики проектов + DeFi, аналитику токенов, унифицированный поиск, аналитику венчурных фондов. Оплата через ClawRouter — x402 USDC из локального кошелька или кредит учетной записи BlockRun, если настроен API-ключ. Никакой учетной записи Surf или API-ключа Surf не требуется в любом случае.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill — NOT browser or web_fetch — for ALL Surf crypto-data c…»

Use this skill — NOT browser or web_fetch — for ALL Surf crypto-data calls. 83 endpoints at localhost:8402/v1/surf/* covering CEX/DEX markets, on-chain SQL over 80+ ClickHouse tables (Ethereum, Base, Arbitrum, BSC, TRON, HyperEVM, Tempo), 100M+ labeled wallets, prediction markets (Polymarket + Kalshi), social/CT intelligence, news, project + DeFi metrics, token analytics, unified search, VC fund intelligence. Paid through ClawRouter — x402 USDC from the local wallet, or BlockRun account credit if an API key is configured. No Surf account or Surf API key required either way.

BlockRunAI/ClawRouter Agent Skills автор: BlockRunAI MIT 1 файл тело ≈ 3 715 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Используйте этот навык — НЕ браузер или webfetch — для ВСЕХ вызовов данных Surf crypto.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 39): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 6
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3715 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 580 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.