SKILLEMALL.ai

AC prediction-market-data

Получение данных рынка прогнозов на разных платформах через API AIsa. Запрос рынков Polymarket и Kalshi, цен, стаканов заявок, свечей, позиций и сделок. Используйте, когда пользователь спрашивает о: коэффициентах рынка прогнозов, ставках на выборы, вероятностях событий, настроениях рынка, ценах Polymarket, ценах Kalshi, коэффициентах ставок на спорт, PnL кошелька или сравнении рынков на разных платформах.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Cross-platform prediction market data via AIsa API. Query Polymarket a…»

Cross-platform prediction market data via AIsa API. Query Polymarket and Kalshi markets, prices, orderbooks, candlesticks, positions, and trades. Use when user asks about: prediction market odds, election betting, event probabilities, market sentiment, Polymarket prices, Kalshi prices, sports betting odds, wallet PnL, or cross-platform market comparison.

ClawHub Agent Skills автор: bibaofeng v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 105 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Получение данных рынка прогнозов на разных платформах через API AIsa.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
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: 3. 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 50/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 75Шаги. Шагов: 3
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1105 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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 356 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill appears to be a disclosed, read-only API client for prediction market data, with no evidence of hidden installs, trading, persistence, or unrelated data access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.