SKILLEMALL.ai

BF prediction-market-arbitrageur

Мета-навык для оркестровки topic-monitor, polymarket-odds и simmer-weather для обнаружения потенциальных расхождений между новостями и рынком на прогнозных рынках. Используйте, когда пользователям нужен четкий, пошаговый рабочий процесс LM для отслеживания поступающих сигналов, чтения текущих вероятностей Polymarket, вычисления разницы в уверенности/цене и принятия решений об арбитраже с оповещением в первую очередь.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Meta-skill for orchestrating topic-monitor, polymarket-odds, and simme…»

Meta-skill for orchestrating topic-monitor, polymarket-odds, and simmer-weather to detect potential news-vs-market mispricing in prediction markets. Use when users want a clear, step-by-step LM workflow for monitoring breaking signals, reading current Polymarket probabilities, computing confidence/price deltas, and producing alert-first arbitrage decisions.

ClawHub Agent Skills автор: Hagen Hoferichter v1.0.0 3 файла тело ≈ 1 708 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Мета-навык для оркестровки topic-monitor, polymarket-odds и simmer-weather для обнаружения потенциальных расхождений между новостями и рынком на прогнозных…

Как процесс F 57/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/manage_topics.py, scripts/monitor.py

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
57/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/manage_topics.py, scripts/monitor.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/manage_topics.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/monitor.py
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/manage_topics.py, scripts/monitor.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): scripts/manage_topics.py, scripts/monitor.py
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (prediction-market-arbitrageur) не совпадает с папкой (prediction-market-arbitrage)
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 59
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1708 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 359 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 59 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed instruction-only workflow for prediction-market monitoring and optional trade planning, with no bundled executable code or hidden behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.