SKILLEMALL.ai

AB crypto-research

Проводит комплексную проверку криптовалюты с использованием данных CoinMarketCap MCP. Используйте, когда пользователи спрашивают о конкретной монете помимо ее цены. Это включает вопросы вроде "что такое [монета]", "является ли [монета] легальной", "проанализируй [монету]", вопросы токеномики, распределения держателей или любой запрос на глубокую информацию об одной криптовалюте. Триггер: "исследуй [монету]", "расскажи о [монете]", "стоит ли инвестировать в [монету]", "DYOR [монету]", "безопасна ли [монета]", "/crypto-research"

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Performs comprehensive due diligence on a cryptocurrency using CoinMar…»

Performs comprehensive due diligence on a cryptocurrency using CoinMarketCap MCP data. Use when users ask about a specific coin beyond just its price. This includes questions like "what is [coin]", "is [coin] legit", "analyze [coin]", tokenomics questions, holder distribution, or any request for deep information about a single cryptocurrency. Trigger: "research [coin]", "tell me about [coin]", "should I invest in [coin]", "DYOR [coin]", "is [coin] safe", "/crypto-research"

ClawHub Agent Skills автор: CoinMarketCap v1.0.0 2 файла тело ≈ 1 396 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Проводит комплексную проверку криптовалюты с использованием данных CoinMarketCap MCP.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность

АнализаторИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: 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 65/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (crypto-research) не совпадает с папкой (crypto-research-using-cmc-mcp)
    • 85Шаги. Шагов: 48, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1396 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 477 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The available skill artifacts are coherent operational helper instructions with disclosed commands and safeguards, and no material malicious or Review-level concern is evident.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.