SKILLEMALL.ai

AD hyperliquid-orders

Размещайте, отменяйте и изменяйте ордера Hyperliquid с рабочего стола — лимитные и IOC (рыночные) ордера, ордера take-profit и stop-loss с группировкой, идентификаторами клиентских ордеров, опцией reduce-only, пакетными действиями, округлением цены и размера, а также научитесь читать все статусы ответа. Путь записи — только Execution Trader, по утвержденному тикету. Используйте для любых действий с ордерами и для сверки по cloid.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Place, cancel and modify Hyperliquid orders correctly from the desk co…»

Place, cancel and modify Hyperliquid orders correctly from the desk computer - limit and IOC (market-style) orders, take-profit and stop-loss trigger orders with grouping, client order ids, reduce-only, batch actions, price and size rounding, and how to read every response status. Write path - Execution Trader only, on an approved ticket. Use for any order action and for reconciling by cloid.

ClawHub Agent Skills автор: Galleon Labs v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 4 514 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Размещайте, отменяйте и изменяйте ордера Hyperliquid с рабочего стола — лимитные и IOC (рыночные) ордера, ордера take-profit и stop-loss с группировкой…

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
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 · 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 47/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (hyperliquid-orders) не совпадает с папкой (hypergrok-hyperliquid-orders)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4514 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 23
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 395 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill gives instructions for approved Hyperliquid trading actions and handles a trading key, but the behavior is disclosed and aligned with its purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 авг. 2026 г.