SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB pendle-pt-yield-strategy

Стратегия фиксированной доходности Pendle PT для сканирования рынка, ранжирования, отслеживания позиций, мониторинга сроков погашения и планирования исполнения. Предпочтительно исполнение через управляемый кошелек через Privy или аналогичный бэкенд кошелька с контролем политики, в противном случае — ручные транзакции, выполняемые пользователем. Используйте, когда пользователь хочет исследовать возможности Pendle PT, выбирать относительно стабильные рынки PT, отслеживать активные позиции PT или готовить действия по депозиту, погашению, выводу и ролловеру Pendle PT с явным подтверждением и четким раскрытием пути к кошельку.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Pendle PT fixed-yield strategy for market scanning, ranking, position…»

Pendle PT fixed-yield strategy for market scanning, ranking, position tracking, maturity monitoring, and execution planning. Prefer managed wallet execution through Privy or a similar policy-controlled wallet backend, and otherwise fall back to manual user-executed transactions. Use when the user wants to research Pendle PT opportunities, choose stable-ish PT markets, monitor active PT positions, or prepare Pendle PT deposit, redeem, withdraw, and rollover actions with explicit confirmation and clear wallet-path disclosures.

ClawHub Agent Skills автор: Moshu v1.0.2 MIT-0 23 файла тело ≈ 2 855 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Стратегия фиксированной доходности Pendle PT для сканирования рынка, ранжирования, отслеживания позиций, мониторинга сроков погашения и планирования исполнения.

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураИнфраструктураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
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

    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 · 6

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 6
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/chain-addresses.md:5
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      - Ethereum: `0xA0…B48`
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/chain-addresses.md:6
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      - Arbitrum: `0xaf…831`
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/chain-addresses.md:7
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      - Base: `0x83…913`
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/check-slippage.py:26
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      1:     "0xA0…B48",
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/check-slippage.py:27
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      42161: "0xaf…831",
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/check-slippage.py:28
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      8453:  "0x83…913",
      в кавычках

    Просканировано файлов: 23. 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 69/100

    • 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
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 107
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2855 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 13. 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
    • -39 из 15 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 530 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 31 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 107 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 4)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed DeFi research and planning aid that scans public Pendle-related markets and avoids bundled private-key signing or automatic transaction submission.
    LLM: benign (high) · 28 мая 2026 г.