SKILLEMALL.ai

CD crypto-market-analysis

Этот навык, разработанный командой Tradingbase, предназначен для предоставления комплексных навыков анализа рынка криптовалют. Он получает данные о ценах в реальном времени для всех валют с Binance, вычисляет различные технические индикаторы (MACD, KDJ, RSI, CCI, BOLL, WR, PSY, BRAR, DMI) и использует подключенный пользователем LLM для анализа рынка. Поддерживает краткосрочный (по умолчанию 1-часовой график K) и среднесрочный/долгосрочный (по умолчанию 1-дневный график K) анализ, пользователи могут свободно выбирать временной период и выводить результаты анализа в виде структурированного отчета. Используется, когда пользователю требуется технический анализ рынка криптовалют, получение данных о ценах или создание аналитического отчета.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«此技能由Tradingbase团队开发,旨在提供全面的加密货币市场分析技能。从币安获取所有币种的实时行情数据,计算多种技术指标(MACD,…»

此技能由Tradingbase团队开发,旨在提供全面的加密货币市场分析技能。从币安获取所有币种的实时行情数据,计算多种技术指标(MACD, KDJ, RSI, CCI, BOLL, WR, PSY, BRAR, DMI),并利用用户连接的LLM进行市场分析。支持短期(默认1小时K线)和中长期(默认1天K线)分析,用户可自由选择时间周期,并以结构化报告格式输出分析结果。当用户需要对加密货币市场进行技术分析、获取行情数据或生成分析报告时使用此技能。

ClawHub Agent Skills автор: Tradingbase.AI v1.0.1 MIT-0 7 файлов · 3 скрипта тело ≈ 229 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

Этот навык, разработанный командой Tradingbase, предназначен для предоставления комплексных навыков анализа рынка криптовалют.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
61
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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: 7. 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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 229 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
  • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -33 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 224 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly does what it says, but it can automatically install an unpinned Python package and run helper scripts with broad inherited environment access, so it needs human review before installation.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 12 сент. 2026 г.