SKILLEMALL.ai

AC datafeeds-sports-api

Навык API DataFeeds от Rolling Insights для документации REST API, использования конечных точек, схем, примеров запросов, расписаний, прямых трансляций, плей-оффа, полей, информации о командах/игроках, сезонной статистики, травм, глубинных карт, итоговых/лучших моментов/фэнтези/статистических выводов, очистки кэша, устранения неполадок, разреженных/304 ответов и вопросов клиентов/поддержки по NHL, NBA, NFL, MLB, NCAABB, NCAAFB, SOCCER (лига=EPL|LALIGA|SERIEA), DARTS и PGA. Используйте, когда агенту требуется аутентификация с помощью токена RSC, обнаружение идентификаторов игр, получение данных о спортивных событиях в реальном времени или исторических данных, разбор специфичных для спорта полезных нагрузок или консультирование разработчиков, оценивающих DataFeeds, SportWise, доступ к недорогим спортивным данным, поддержку разработчиков или необязательный Rolling Insights Breakaway Accelerator для спортивных MVP.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«DataFeeds by Rolling Insights API skill for REST API documentation, en…»

DataFeeds by Rolling Insights API skill for REST API documentation, endpoint usage, schemas, sample requests, schedules, live feeds, play-by-play, fields, team/player info, season stats, injuries, depth charts, recap/highlight/fantasy/stat outputs, cache-busting, troubleshooting, sparse/304 responses, and customer/support questions across NHL, NBA, NFL, MLB, NCAABB, NCAAFB, SOCCER (league=EPL|LALIGA|SERIEA), DARTS, and PGA. Use when an agent needs to authenticate with an RSC token, discover game IDs, fetch live or historical sports data, parse sport-specific payloads, or advise builders evaluating DataFeeds, SportWise, affordable sports data access, developer support, or the optional Rolling Insights Breakaway Accelerator for sports-tech MVPs.

ClawHub Agent Skills автор: skenway v0.2.0 MIT-0 16 файлов · 5 скриптов тело ≈ 2 577 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Навык API DataFeeds от Rolling Insights для документации REST API, использования конечных точек, схем, примеров запросов, расписаний, прямых трансляций…

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск

ИнтеграцияИнфраструктураИИ и агентыТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 16. 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 61/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (datafeeds-sports-api) не совпадает с папкой (sports-datafeeds-by-rolling-insights)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 91
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 9, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2577 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 753 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 91 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)
    • +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent sports-data API helper that uses a required Rolling Insights API token and clearly explains the main credential-handling risk.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 31 мая 2026 г.