SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC superior-trade-hyperliquid

Бэктестинг и развертывание торговых стратегий на управляемом облаке Superior Trade.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Backtest and deploy trading strategies on Superior Trade's managed clo…»

Backtest and deploy trading strategies on Superior Trade's managed cloud.

ClawHub Agent Skills автор: Superior-AI v4.5.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 15 566 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 30 ч назад

Бэктестинг и развертывание торговых стратегий на управляемом облаке Superior Trade.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, стоимость исполнения

ПроцедураGitHubИнфраструктуратип 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
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
56
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Результат и критерий готовности вес 14
40
Стоимость исполнения вес 6
40
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 0. 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 15566 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "updated"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "primaryEnv"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "auth"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "env"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "externalEndpoints"

Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 15566 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 85Шаги. Шагов: 140, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • 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)
  • +3Длина description 73: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 80 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 140 пунктов
  • +4Есть примеры (35 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 56.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed Superior Trade/Hyperliquid trading assistant that can affect real funds, but its authority is clearly tied to its stated trading purpose and includes user-confirmation safeguards for live trading and deposits.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 22 июн. 2026 г.