SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC stablecoin-depeg-monitor

Обнаружение и оповещение в реальном времени о потере привязки стейблкоинов USDT, USDC, DAI, FRAX и других основных стейблкоинов. Отслеживает цены DEX (Curve, Uniswap) и CEX (Binance, Coinbase) в сети на предмет отклонений от привязки к $1.00. Обнаруживает ранние признаки стресса стейблкоинов, риска банковской паники и арбитражных возможностей. Отслеживает скорость восстановления привязки, глубину ликвидности и исторические события потери привязки. Полезно для управления рисками DeFi, казначейских операций и торговых стратегий. Создано для криптотрейдеров, DeFi-протоколов и риск-менеджеров, которым нужно мгновенно узнать, когда стейблкоин начинает колебаться.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Real-time stablecoin depeg detection and alerting for USDT, USDC, DAI,…»

Real-time stablecoin depeg detection and alerting for USDT, USDC, DAI, FRAX, and other major stablecoins. Monitors on-chain DEX prices (Curve, Uniswap) and CEX prices (Binance, Coinbase) for deviations from the $1.00 peg. Detects early signs of stablecoin stress, bank run risk, and arbitrage opportunities. Tracks peg recovery velocity, liquidity depth, and historical depeg events. Useful for DeFi risk management, treasury operations, and trading strategies. Built for crypto traders, DeFi protocols, and risk managers who need to know the instant a stablecoin wobbles.

ClawHub Agent Skills автор: ssyopro v1.0.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 345 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Обнаружение и оповещение в реальном времени о потере привязки стейблкоинов USDT, USDC, DAI, FRAX и других основных стейблкоинов.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

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
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
      Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
      allowed-tools: Bash

    Просканировано файлов: 4. 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

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 8
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 345 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 572 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is a financial monitoring tool that advertises real-time stablecoin and arbitrage signals, but its commands generate simulated data without clearly labeling outputs as simulated.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 12 июл. 2026 г.