SKILLEMALL.ai

AC token-scout

Анализ токенов и обнаружение накопления для Base, Ethereum и других EVM-сетей. Используйте при поиске трендовых токенов, выявлении паттернов накопления (соотношение покупок/продаж), анализе конкретных токенов или поиске возможностей на микро-капитализации. Поддерживает API GeckoTerminal и DexScreener. Активируется по запросам «find tokens», «accumulation», «trending pools», «token analysis», «small cap», «micro cap», «buy sell ratio».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Token analysis and accumulation detection for Base, Ethereum, and othe…»

Token analysis and accumulation detection for Base, Ethereum, and other EVM chains. Use when searching for trending tokens, identifying accumulation patterns (buy:sell ratios), analyzing specific tokens, or finding micro-cap opportunities. Supports GeckoTerminal and DexScreener APIs. Triggers on "find tokens", "accumulation", "trending pools", "token analysis", "small cap", "micro cap", "buy sell ratio".

ClawHub Agent Skills автор: orimolty-lang v1.0.0 5 файлов · 4 скрипта тело ≈ 612 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Анализ токенов и обнаружение накопления для Base, Ethereum и других EVM-сетей.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
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

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 18
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 612 токенов

    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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 407 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    Token Scout is a disclosed crypto market-data helper that runs local shell scripts and queries public token-data APIs, with no evidence of hidden access, persistence, credential use, or malicious behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.