SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC onchain-contract-token-analysis

Анализирует смарт-контракты, механику токенов, разрешения, потоки комиссий, возможность обновления, рыночные риски и вероятные поверхности атаки для ончейн-проектов. Используйте при проверке ERC-20, лаунчпадов, хранилищ, систем стейкинга, маршрутизации комиссий LP, контроля владения, настройки прокси или подозрительного поведения токенов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze smart contracts, token mechanics, permissions, fee flows, upgr…»

Analyze smart contracts, token mechanics, permissions, fee flows, upgradeability, market risks, and likely attack surfaces for onchain projects. Use when reviewing ERC-20s, launchpads, vaults, staking systems, LP fee routing, ownership controls, proxy setups, or suspicious token behavior.

ClawHub Agent Skills автор: Rowan v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 266 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Анализирует смарт-контракты, механику токенов, разрешения, потоки комиссий, возможность обновления, рыночные риски и вероятные поверхности атаки для…

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность

АнализаторИнфраструктуратип 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
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: onchain-contract-token-analysis (ClawHub)

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: 2. 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 64/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (onchain-contract-token-analysis) не совпадает с папкой (onchain-contract-token-ana)
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 103
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1266 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 289 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 103 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only skill for careful smart contract and token risk reviews, with no code execution, credential use, persistence, or mutation authority.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.