SKILLEMALL.ai

AC polymarket-arbitrage

Мониторинг и использование арбитражных возможностей на предсказательных рынках Polymarket. Обнаруживает математический арбитраж (несоответствия вероятностей нескольких исходов), межрыночный арбитраж (одно и то же событие по разным ценам) и неэффективность книги ордеров. Используйте, когда пользователь хочет найти или торговать арбитражем на Polymarket, отслеживать предсказательные рынки на предмет возможностей или внедрять автоматизированные торговые стратегии. Включает управление рисками, отслеживание прибыли/убытков и оповещения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Monitor and execute arbitrage opportunities on Polymarket prediction m…»

Monitor and execute arbitrage opportunities on Polymarket prediction markets. Detects math arbitrage (multi-outcome probability mismatches), cross-market arbitrage (same event different prices), and orderbook inefficiencies. Use when user wants to find or trade Polymarket arbitrage, monitor prediction markets for opportunities, or implement automated trading strategies. Includes risk management, P&L tracking, and alerting.

ClawHub Agent Skills автор: JohnY0920 v0.1.0 11 файлов тело ≈ 1 554 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Мониторинг и использование арбитражных возможностей на предсказательных рынках Polymarket.

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

АнализаторИнфраструктураФинансытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
91
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
Когда включается вес 12
20
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Утечка данных exfil-webhook-url SKILL.md:216
      URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
      python scripts/monitor.py --alert-webhook "https://api.telegram.org/bot<token>/sendMessage?chat_id=<id>"
      заглушка

    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 54/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 100Шаги. Шагов: 68
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1554 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 426 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 33 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 68 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is a Polymarket market scanner, but it overstates trading capabilities and contains unsafe command execution and credential-handling patterns users should review before installing.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: benign · 10 сент. 2026 г.