SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC cryptorank-radar

Китайский навык CryptoRank radar для анализа рынка, финансирования, публичных продаж, аирдропов и ежедневных брифингов. Вызывайте, когда пользователь хочет получить сводку сигналов Web3 на китайском языке или результаты рабочего процесса на основе CryptoRank.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Chinese CryptoRank radar skill for market, funding, public sales, aird…»

Chinese CryptoRank radar skill for market, funding, public sales, airdrops, and daily briefs. Invoke when the user wants a Chinese Web3 signal summary or CryptoRank-based workflow output.

ClawHub Agent Skills автор: 0xcii v1.0.1 MIT-0 9 файлов тело ≈ 541 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 18 ч назад

Китайский навык CryptoRank radar для анализа рынка, финансирования, публичных продаж, аирдропов и ежедневных брифингов.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, согласованность

ПроцедураYouTubeМедиа и видеоТексты 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
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
95
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 9. 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 53/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (cryptorank-radar) не совпадает с папкой (crypto-rank)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 23
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 541 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)
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 187 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill appears to fetch and format public CryptoRank market data, with no evidence of hidden credential use, persistence, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 3 июн. 2026 г.