SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC predictfun-mcp

Доступ к данным рынка прогнозов Predict.fun на BNB Chain — статистика платформы, анализ рынка, профилирование трейдеров, механика доходности и мета-инструменты поведения через The Graph.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Access Predict.fun prediction market data on BNB Chain — platform stat…»

Access Predict.fun prediction market data on BNB Chain — platform stats, market analysis, trader profiling, yield mechanics, and behavioral meta-tools via The Graph.

ClawHub Agent Skills автор: PaulieB14 v0.5.2 MIT-0 8 файлов тело ≈ 625 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Доступ к данным рынка прогнозов Predict.fun на BNB Chain — статистика платформы, анализ рынка, профилирование трейдеров, механика доходности и…

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

АнализаторИИ и агентыИнфраструктуратип 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
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
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 · 6

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 6
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token dist/index.js:18
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    orderbook: "89T2…EAZ",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token dist/index.js:19
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    positions: "CC7f…zhd",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token dist/index.js:20
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    yield: "96B2…ER8",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token src/index.ts:24
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    orderbook: "89T2…EAZ",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token src/index.ts:25
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    positions: "CC7f…zhd",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token src/index.ts:26
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    yield: "96B2…ER8",
    в кавычках

Просканировано файлов: 8. 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 61/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 26
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 625 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 165 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed Predict.fun data connector that uses your Graph API key to query public market and wallet data, with quota and privacy cautions but no evidence of malicious behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.