SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AA web3tech

Исследование криптопроектов, поиск новых монет, проверка на благонадежность, анализ разработчиков, проверка whitepaper, проверка схожести кода и мониторинг разработок с помощью ИИ — все через сервер web3tech MCP.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Crypto project research, new coin discovery, due diligence, developer…»

Crypto project research, new coin discovery, due diligence, developer analysis, whitepaper validation, code similarity checks, and AI-powered development monitoring — all via the web3tech MCP server.

ClawHub Agent Skills автор: Mr. One v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 554 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Исследование криптопроектов, поиск новых монет, проверка на благонадежность, анализ разработчиков, проверка whitepaper, проверка схожести кода и мониторинг…

Как процесс A 80/100 · Дойдёт до конца — слабые места: когда включается, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктуратип 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%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
80/100
Дойдёт до конца
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Результат и критерий готовности вес 14
60
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: 5. 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 80/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 26
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 554 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)
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 199 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a markdown-only crypto research skill that uses a disclosed Web3Tech API key and scoped MCP research tools, with no executable code or hidden local access found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.