SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC crypto-learning

Система самостоятельного изучения криптовалют. Ежедневно в 9 утра автоматически отправляет учебный контент; каждый вызов должен создавать понятный для новичков, подробный отчет (не только заголовки), который можно сразу изучать, и интегрировать свежую информацию, найденную через web_search. Включает полную программу обучения (для новичков, для инвесторов, для продвинутых инвесторов), поддерживает отслеживание прогресса, пропуск и сброс.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«加密货币自学系统。每天早上9点自动推送学习内容；每次调用都必须产出小白友好、可直接学习的详细报告（不是只给标题），并通过 web_searc…»

加密货币自学系统。每天早上9点自动推送学习内容；每次调用都必须产出小白友好、可直接学习的详细报告（不是只给标题），并通过 web_search 检索并整合最新资料。包含完整学习大纲（小白向、投资向、进阶投资三个阶段），支持进度跟踪、跳过与重置。

ClawHub Agent Skills автор: hmzo v1.0.1 8 файлов · 1 скрипт тело ≈ 465 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Система самостоятельного изучения криптовалют.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 48
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 465 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 122 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent crypto-education skill that stores local lesson progress and has no evidence of credential access, trading actions, exfiltration, or destructive system behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.