SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC giza

Автономное управление доходностью DeFi на Giza — онбординг, обзоры портфеля, снятие средств, вознаграждения и обучение. Подключается к серверу Giza MCP для автономной доходности стейблкоинов на Base, Arbitrum, Plasma и HyperEVM.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Autonomous DeFi yield management on Giza -- onboarding, portfolio revi…»

Autonomous DeFi yield management on Giza -- onboarding, portfolio reviews, withdrawals, rewards, and education. Connects to the Giza MCP server for autonomous stablecoin yield across Base, Arbitrum, Plasma, and HyperEVM.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Claude Code автор: LeoYeAI MIT 2 файла тело ≈ 5 268 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Автономное управление доходностью DeFi на Giza — онбординг, обзоры портфеля, снятие средств, вознаграждения и обучение.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентыТексты и документытип 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
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Инструменты и файлы вес 18
60
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5268 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5268 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 96, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 11, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 35. 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 220 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 45 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 96 пунктов
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.