AC polymarket-query
Этот навык следует использовать, когда пользователь хочет запрашивать данные в реальном времени из Polymarket (https://polymarket.com/), включая категории рынков, популярные рынки, детали событий, коэффициенты/цены рынков, спортивные рынки в реальном времени/в игре, а также искать конкретные рынки прогнозов во всех категориях, таких как спорт, политика, криптовалюты, бизнес, развлечения и т. д. Он предоставляет доступ к общедоступному API Gamma и API CLOB Polymarket для получения коэффициентов, объемов и рыночной информации в реальном времени.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill should be used when the user wants to query real-time data…»
This skill should be used when the user wants to query real-time data from Polymarket (https://polymarket.com/), including market categories, trending markets, event details, market odds/prices, live/in-play sports markets, and search for specific prediction markets across all categories such as sports, politics, crypto, business, entertainment, and more. It provides access to Polymarket's public Gamma API and CLOB API for real-time odds, volumes, and market information.
Этот навык следует использовать, когда пользователь хочет запрашивать данные в реальном времени из Polymarket (https://polymarket.com/), включая категории…
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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: 6. 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 59/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 62
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2312 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 475 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 62 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.