SKILLEMALL.ai

BB cirf

Интерактивная система глубоких исследований криптовалют с совместной работой человека и ИИ для получения превосходных результатов исследований.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Interactive crypto deep-research framework with human-AI collaboration…»

Interactive crypto deep-research framework with human-AI collaboration for superior research outcomes

ClawHub Agent Skills автор: kudodefi v0.1.2 80 файлов тело ≈ 2 427 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Интерактивная система глубоких исследований криптовалют с совместной работой человека и ИИ для получения превосходных результатов исследований.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SECURITY.md:147
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    ### ❌ No Credential Harvesting

Просканировано файлов: 80. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "github"

Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 83
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2427 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

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)
  • +3Длина description 101: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 83 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a transparent crypto research framework, but it needs Review because workspace names are used directly in file paths, which can let an agent read or write outside the intended folder if given unsafe input.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: benign · 10 сент. 2026 г.