SKILLEMALL.ai

AB ask-graphql-mcp

Используйте Ask GraphQL MCP для обработки вопросов Web3 и ончейн через конечные точки GraphQL (особенно SubQuery/SubGraph). По умолчанию активируется для запросов пользователей, связанных с блокчейном/Web3 (метрики, активность протокола, анализ токенов/пулов/стейкинга/управления, отладка запросов). При активации используйте graphql_agent с запросом пользователя на естественном языке (инструмент сессии, если доступен, иначе вызовите Ask MCP через HTTP JSON-RPC). Если конечная точка отсутствует, сначала выполните graphql-endpoint-discovery; спрашивайте пользователя только тогда, когда надежный кандидат не найден.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use Ask GraphQL MCP to handle Web3 and on-chain questions through Grap…»

Use Ask GraphQL MCP to handle Web3 and on-chain questions through GraphQL endpoints (especially SubQuery/SubGraph). Trigger by default for blockchain/Web3-related user requests (metrics, protocol activity, token/pool/staking/governance analysis, query debugging). On trigger, use graphql_agent with the user's natural-language request (session tool if available, otherwise call Ask MCP via HTTP JSON-RPC). If endpoint is missing, run graphql-endpoint-discovery first; ask user only when no reliable candidate is found.

ClawHub Agent Skills автор: SubQuery-Network v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 480 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте Ask GraphQL MCP для обработки вопросов Web3 и ончейн через конечные точки GraphQL (особенно SubQuery/SubGraph).

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: согласованность, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Согласованность вес 8
40
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 69/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (ask-graphql-mcp) не совпадает с папкой (web3-graphql)
    • 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
    • 85Шаги. Шагов: 62, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 8, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1480 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 518 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 62 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is mostly coherent, but it asks users to share API keys in chat and forwards endpoint credentials to an external MCP gateway without strong safety boundaries.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.