SKILLEMALL.ai

CC token-movers

Сканер крипторынка и аналитик одного токена — movers сканирует топ победителей/проигравших/трендовых или ончейн-раннеров с флагами риска пампинга; single-token выдает подробный отчет с вердиктом для одного токена.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Crypto market scanner and single-token analyst - movers scans top winn…»

Crypto market scanner and single-token analyst - movers scans top winners/losers/trending or on-chain runners with pump-risk flags; single-token produces a verdict-first deep report for one token.

aeonfun/aeon Agent Skills автор: aeonfun 1 файл тело ≈ 10 019 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 52 мин назад

Сканер крипторынка и аналитик одного токена — movers сканирует топ победителей/проигравших/трендовых или ончейн-раннеров с флагами риска пампинга…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторTelegramДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Входы и предусловия вес 11
30
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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:71
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (документация security-скилла)
    # Pass the key through ./secretcurl's {ENV_NAME} placeholder so no `$SECRET` ever
    security-скилл
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:665
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (с отрицанием — текст это запрещает)
    - **Single-token:** for any URL fetch that fails, retry with **WebFetch** — GeckoTerminal, DexScreener, and the public chain RPC are all public GETs/POSTs. WebFetch accepts the JSON body for the `eth_
    с отрицанием

Ещё 3 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.

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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 10019 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 29, без проверки текущего состояния
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 10019 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 85Шаги. Шагов: 119, расплывчатых формулировок: 3
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 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 Ответ описан самодельной разметкой (8 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
  • +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 196 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 36 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 119 пунктов
  • +4Есть примеры (19 блоков кода)

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