SKILLEMALL.ai

AC okx-dex-trenches

Используйте этот навык для исследования мем-токенов/打狗/альфа-токенов на pump.fun и аналогичных площадках: сканирование новых запусков токенов, проверка репутации разработчика/开发者信息 и истории прошлых rug pull, обнаружение бандлов/снайперов/捆绑狙击, статус bonding curve, поиск похожих токенов от того же разработчика и кошельки, которые совместно инвестировали (同车/aped) в токен. Используйте, когда пользователь спрашивает о 'new meme coins', 'pump.fun launches', 'trenches', 'trench', 'scan trenches/扫链', 'check dev reputation', 'bundler analysis', 'who else bought this token', '打狗', '新盘' или '开发者信息'. НЕ используйте для сигналов китов/умных денег по всему рынку — используйте okx-dex-signal. НЕ используйте для проверки распределения держателей по токенам или honeypot — используйте okx-dex-token.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill for meme/打狗/alpha token research on pump.fun and simila…»

Use this skill for meme/打狗/alpha token research on pump.fun and similar launchpads: scanning new token launches, checking developer reputation/开发者信息 and past rug pull history, bundle/sniper detection/捆绑狙击, bonding curve status, finding similar tokens by the same dev, and wallets that co-invested (同车/aped) into a token. Use when the user asks about 'new meme coins', 'pump.fun launches', 'trenches', 'trench', 'scan trenches/扫链', 'check dev reputation', 'bundler analysis', 'who else bought this token', '打狗', '新盘', or '开发者信息'. Do NOT use for market-wide whale/smart-money signals — use okx-dex-signal. Do NOT use for per-token holder distribution or honeypot checks — use okx-dex-token.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 3 файла тело ≈ 4 353 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Используйте этот навык для исследования мем-токенов/打狗/альфа-токенов на pump.fun и аналогичных площадках: сканирование новых запусков токенов, проверка…

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

ПроцедураGitHubИИ и агентыТексты и документыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
93
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

    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: 3. 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 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 (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Шаги. Шагов: 49, расплывчатых формулировок: 4
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4353 токенов
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, 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: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 688 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.