SKILLEMALL.ai

AC crypto-market

Получает текущие цены на криптовалюты, рыночные данные, исторические тенденции и сравнительный анализ. Используйте, когда пользователь спрашивает о ценах на криптовалюты, стоимости монет, рыночной капитализации, объеме торгов, истории цен, отслеживании портфеля или хочет сравнить криптовалюты. Поддерживает Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), Solana (SOL) и все основные монеты через общедоступный API CoinGecko. Выводит структурированный JSON для простого парсинга и интеграции.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fetches live cryptocurrency prices, market data, historical trends, an…»

Fetches live cryptocurrency prices, market data, historical trends, and comparative analysis. Use when the user asks about crypto prices, coin values, market cap, trading volume, price history, portfolio tracking, or wants to compare cryptocurrencies. Supports Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), Solana (SOL), and all major coins via the CoinGecko public API. Outputs structured JSON for easy parsing and integration.

ClawHub Agent Skills автор: andrey198224 v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 498 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Получает текущие цены на криптовалюты, рыночные данные, исторические тенденции и сравнительный анализ.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 55/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (crypto-market) не совпадает с папкой (crypto-market-data)
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 498 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 413 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a straightforward cryptocurrency market-data helper that fetches public CoinGecko data and does not show hidden persistence, credential access, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 20 авг. 2026 г.