SKILLEMALL.ai

AC Prediction Market Arbiter

Кроссплатформенный сканер расхождений, сравнивающий цены Kalshi и Polymarket на идентичные события. Нечеткое сопоставление названий по более чем 1000 рынкам за запуск, настраиваемые пороги для объема, процент расхождений и качества совпадения. Автоматически обнаруживает арбитражные возможности и ошибки ценообразования на рынке. Нулевая стоимость — оба API бесплатны. Часть стека торговли прогнозными рынками OpenClaw — расхождения подаются в Market Morning Brief и объединяются с Kalshi Command Center для исполнения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Cross-platform divergence scanner comparing Kalshi and Polymarket pric…»

Cross-platform divergence scanner comparing Kalshi and Polymarket prices on identical events. Fuzzy title matching across 1000+ markets per run, configurable thresholds for volume, divergence percentage, and match quality. Detects arbitrage opportunities and market mispricings automatically. Zero cost — both APIs are free. Part of the OpenClaw Prediction Market Trading Stack — divergences feed into Market Morning Brief and pair with Kalshi Command Center for execution.

ClawHub Agent Skills автор: kingmadellc v1.1.5 MIT-0 6 файлов тело ≈ 3 385 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Кроссплатформенный сканер расхождений, сравнивающий цены Kalshi и Polymarket на идентичные события.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
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 Опасные команды cmd-cron-mention SKILL.md:245
      Упоминание редактирования crontab (документация security-скилла)
      # Add to crontab -e:
      security-скилл

    Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Prediction Market Arbiter) не совпадает с папкой (prediction-market-arbiter)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 69
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3385 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 20. 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 473 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 46 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 69 пунктов
    • +4Есть примеры (19 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill appears purpose-related to Kalshi market work, but it handles financial credentials and persistent local data with too little disclosure and a dry-run mode that still writes files.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.