SKILLEMALL.ai

AC data-hub

Центральный узел данных памяти системы количественной торговли цифровыми валютами, обеспечивающий единый уровень обмена данными для нескольких агентов. Управляет четырьмя пространствами имен: рыночное состояние (market_state), индикаторы (indicators), разведданные (intelligence), аудит рисков (risk_audit). Используйте, когда: Агенту требуется чтение/запись общих данных, запрос рыночных данных/индикаторов/аналитических отчетов/статуса аудита рисков. НЕ для: постоянного хранения, запроса исторических данных, прямого размещения ордеров.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«数字货币量化交易系统的内存数据中枢,为多 Agent 提供统一的数据共享层。管理行情(market_state)、指标(indicators…»

数字货币量化交易系统的内存数据中枢,为多 Agent 提供统一的数据共享层。管理行情(market_state)、指标(indicators)、情报(intelligence)、风控(risk_audit)四个命名空间。Use when: Agent 需要读写共享数据、查询行情/指标/研报/风控状态。NOT for: 持久化存储、历史数据查询、直接下单交易。

ClawHub Agent Skills автор: Johnny v1.0.0 MIT-0 28 файлов тело ≈ 886 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Центральный узел данных памяти системы количественной торговли цифровыми валютами, обеспечивающий единый уровень обмена данными для нескольких агентов.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

СправочникИИ и агентыИнфраструктуратип 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
C
54/100
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

    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: 20. 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 54/100

    • 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
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 10
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 886 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
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 180 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill mostly matches its data-sharing purpose, but it contradicts its “in-memory only” claims by persisting sensitive risk-audit data to arbitrary filesystem paths.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.