SKILLEMALL.ai

BC misttrack-skills

Анализ рисков криптовалютных адресов, проверки соответствия AML и отслеживание ончейн-транзакций с использованием MistTrack OpenAPI. MistTrack — это инструмент отслеживания борьбы с отмыванием денег, разработанный SlowMist, поддерживающий оценку рисков, поиск меток и расследование транзакций для BTC, ETH, TRX, BNB и других основных блокчейнов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Cryptocurrency address risk analysis, AML compliance checks, and on-ch…»

Cryptocurrency address risk analysis, AML compliance checks, and on-chain transaction tracing using the MistTrack OpenAPI. MistTrack is an anti-money laundering tracking tool developed by SlowMist, supporting risk scoring, label lookup, and transaction investigation for BTC, ETH, TRX, BNB, and other major chains.

ClawHub Agent Skills автор: MistTrack v0.2.12 MIT-0 16 файлов тело ≈ 1 242 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Анализ рисков криптовалютных адресов, проверки соответствия AML и отслеживание ончейн-транзакций с использованием MistTrack OpenAPI.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

АнализаторБезопасностьИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
88
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
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 · 12

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 12
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token README.md:57
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - Check the risk score for ETH address `0x64…42f`
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token README.md:58
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - Is TRX address `TNfK…3Yh` safe? Any money laundering history?
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token README.md:63
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - Run a complete on-chain investigation on `0x64…42f` - labels, balance, risk score, platform interactions, and counterparties
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token README.md:64
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - Where did the funds in BTC address `1A1z…ivf` come from and go to?
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token README.md:69
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - Help me check whether this ETH address `0x84…39d` is a multisig address
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/multisig_analysis.py:35
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    python3 scripts/multisig_analysis.py --address 3J98…NLy --chain btc
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/multisig_analysis.py:38
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    python3 scripts/multisig_analysis.py --address 0x84…39d --chain eth
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/multisig_analysis.py:41
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    python3 scripts/multisig_analysis.py --address TJCn…xMW --chain trx
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/pay.py:32
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    --token 0x83…913 \
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/pay.py:34
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    --to 0x20…87C \
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token skills/payment.md:67
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    --token 0x83…913 \
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token skills/payment.md:69
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    --to 0x20…87C \

Просканировано файлов: 16. 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 "optional_env_vars"

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (misttrack-skills) не совпадает с папкой (misttrack-aml-skills)
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1242 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 314 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 6 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The AML features are mostly coherent, but the skill also bundles wallet-key handling and crypto payment signing that users should review carefully.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.