SKILLEMALL.ai

AD hyperliquid-review

Анализируйте ордера, сделки, позиции, финансирование, комиссии, инциденты и торговый процесс Hyperliquid на основе биржевых данных. Используйте для обзора завершенных действий или сделок, ежедневного или еженедельного анализа, а также когда пользователь спрашивает о стоимости исполнения, результате или сбое контроля. Только чтение; не для исследования рынка, планирования или исполнения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Journal and review Hyperliquid orders, fills, positions, funding, fees…»

Journal and review Hyperliquid orders, fills, positions, funding, fees, incidents, and trading process from the exchange record. Use when an action or trade has completed, for a daily or weekly review, or when the user asks what execution cost, outcome, or control failure occurred. Read-only; not for market research, planning, or execution.

ClawHub Agent Skills автор: Galleon Labs v0.4.0 MIT-0 11 файлов · 1 скрипт тело ≈ 932 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 11 дн назад

Анализируйте ордера, сделки, позиции, финансирование, комиссии, инциденты и торговый процесс Hyperliquid на основе биржевых данных.

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторИнфраструктураЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
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: 11. 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 48/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (hyperliquid-review) не совпадает с папкой (galleon-hyperliquid-review)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 13
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 932 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 342 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a read-only post-trade review aid for Hyperliquid activity, with sensitive financial-record access that is disclosed and scoped to completed reviews.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 окт. 2026 г.