SKILLEMALL.ai

AC defi-yield-monitor

Отслеживает позиции в DeFi-кредитовании и сбережениях на Aave v3, SparkLend, Spark Savings и Kamino. Отслеживает балансы, APY, факторы здоровья и вычисляет реализованный доход за 7/30 дней. Ключи API не требуются. Используйте, когда пользователь спрашивает о позициях в DeFi, доходах от кредитования, заработке на стейблкоинах, состоянии портфеля или хочет автоматизированной отчетности по DeFi. Триггеры: «проверить DeFi», «доход от кредитования», «DeFi收益», «持仓», «APY», «health factor», «stablecoin yield», «Aave», «Spark savings», «Kamino», «DeFi report».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Monitor DeFi lending & savings positions across Aave v3, SparkLend, Sp…»

Monitor DeFi lending & savings positions across Aave v3, SparkLend, Spark Savings, and Kamino. Track balances, APY, health factors, and compute 7d/30d realized yield. No API keys required. Use when user asks about DeFi positions, lending yields, stablecoin earnings, portfolio health, or wants automated DeFi reporting. Triggers: "check DeFi", "lending yield", "DeFi收益", "持仓", "APY", "health factor", "stablecoin yield", "Aave", "Spark savings", "Kamino", "DeFi report".

ClawHub Agent Skills автор: Reed v1.1.0 4 файла · 2 скрипта тело ≈ 670 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Отслеживает позиции в DeFi-кредитовании и сбережениях на Aave v3, SparkLend, Spark Savings и Kamino.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск

ИнтеграцияДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Monitor DeFi lending & savings positions across Aave v3, SparkLend… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 6
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 670 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)
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 470 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This DeFi monitor is mostly purpose-aligned, but it installs and runs mutable code from an external GitHub repository while handling wallet-linked financial data.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.