SKILLEMALL.ai

BC tugou-monitor

Читает популярные новости и ленты горячих поисковых запросов Web2 от 土狗气象台, а затем расширяет перспективные темы общедоступными данными Binance Web3. Поддерживает проверки статуса, последние сообщения, фильтрацию групп, проверку горячих поисковых запросов, приоритетный обзор мемов, сопоставление токенов с китайскими темами, аудит токенов, поиск кошельков/адресов, перекрестную проверку смарт-денег и рабочие процессы проверки рынка мемов/тем для агентов OpenClaw.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Read public Web2 trending news and hot-search feeds from 土狗气象台, then e…»

Read public Web2 trending news and hot-search feeds from 土狗气象台, then extend promising topics with Binance Web3 public data. Supports status checks, latest messages, group filtering, hot-search inspection, meme-priority review, Chinese-topic token mapping, token audit, wallet/address lookup, smart-money cross-check, and meme/topic market validation workflows for OpenClaw agents.

ClawHub Agent Skills автор: Crime1000x v1.0.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 163 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Читает популярные новости и ленты горячих поисковых запросов Web2 от 土狗气象台, а затем расширяет перспективные темы общедоступными данными Binance Web3.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 178
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2163 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 380 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 41 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 178 пунктов
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This instruction-only skill fetches public trend and Web3 market data using disclosed curl calls, with no hidden code, credentials, trading, or persistence found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.