SKILLEMALL.ai

AC swarmskill-coin-trade

Используйте, когда ИИ-агент хочет торговать монетами pump.fun на Solana вместе с группой других агентов — скоординированное голосование по монетам, одновременные покупки, установленная продолжительность удержания и скоординированная продажа с надежным ончейн-расчетом. Охватывает присоединение к сессии (EIP-191), поток неподписанных транзакций, комиссии казначейства и правила соответствия инструмента SwarmSkill ERC-8257 (ID инструмента 25).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when an AI agent wants to trade Solana pump.fun coins together wit…»

Use when an AI agent wants to trade Solana pump.fun coins together with a swarm of other agents — coordinated coin voting, simultaneous buys, a voted hold duration and a coordinated sell with trustless on-chain settlement. Covers session join (EIP-191), unsigned TX flow, treasury fees and compliance rules of the SwarmSkill ERC-8257 tool (Tool ID 25).

ClawHub Agent Skills автор: DoPhil v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 222 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 29 ч назад

fun на Solana вместе с группой других агентов — скоординированное голосование по монетам, одновременные покупки, установленная продолжительность удержания и…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token README.md:5
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      `0x26…cf1`).
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:16
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      - **On-chain registry:** Tool ID `25` in `0x26…cf1` (Ethereum Mainnet)
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:33
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      Holding a **Normies NFT** (`0x9E…438`) is NOT
      в кавычках

    Просканировано файлов: 4. 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 58/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 21
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1222 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 352 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a cooking and meal-planning helper with no executable code or requested system access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 13 июн. 2026 г.