SKILLEMALL.ai

AD kalshi-fed-futures-arb-trader

Сравнивает вероятности подразумеваемой ставки CME FedWatch с рыночными ценами и сделками Kalshi по решениям ставки ФРС, когда расхождение превышает порог. Требует SIMMER_API_KEY и simmer-sdk. Используйте, когда вы хотите использовать альфу из разрывов в ценообразовании FedWatch против Kalshi по решениям о ставках.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Compares CME FedWatch implied rate probabilities to Kalshi Fed rate de…»

Compares CME FedWatch implied rate probabilities to Kalshi Fed rate decision market prices and trades when divergence exceeds threshold. Requires SIMMER_API_KEY and simmer-sdk. Use when you want to capture alpha from FedWatch-vs-Kalshi pricing gaps on rate decisions.

ClawHub Agent Skills автор: diagnostikon v1.0.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 078 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Сравнивает вероятности подразумеваемой ставки CME FedWatch с рыночными ценами и сделками Kalshi по решениям ставки ФРС, когда расхождение превышает порог.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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: 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 46/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1078 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 267 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a high-risk trading skill, but the reviewed artifacts disclose the credentials, dry-run default, live-trading flag, and trading behavior clearly enough to fit its purpose.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.