SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC cross-funding-arb

Стратегия арбитража комиссий за финансирование между биржами. Покупает бессрочные контракты на бирже с низкой комиссией и продает на бирже с высокой комиссией, получая прибыль от спреда финансирования с нейтральным дельта-риском. Поддерживает Hyperliquid + Binance, автоматически сканирует возможности, проверяет стабильность, выполняет атомарные открытия позиций, проверяет работоспособность, автоматически переключает позиции. Применяется для арбитража комиссий за финансирование, нейтрального дельта-риска, межбиржевого арбитража.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«跨交易所资金费率套利策略。在费率低的交易所做多永续、费率高的交易所做空永续，Delta-neutral 赚取 funding spread。…»

跨交易所资金费率套利策略。在费率低的交易所做多永续、费率高的交易所做空永续，Delta-neutral 赚取 funding spread。支持 Hyperliquid + Binance，自动扫描机会、稳定性验证、原子开仓、健康检查、自动切仓。适用于资金费率套利、Delta 中性、跨所套利场景。

ClawHub Agent Skills автор: SynthThoughts v2.8.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 2 621 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Стратегия арбитража комиссий за финансирование между биржами.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ПроцедураИнфраструктуратип 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
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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.
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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:27
    Чтение файла .env
    cp .env.example ~/.openclaw/skills/cross-funding-arb/references/.env
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url references/cross_funding.py:759
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
    url = f"https://api.telegram.org/bot{TELEGRAM_BOT_TOKEN}/sendMessage"
    заглушка
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:349
    Чтение файла .env
    cp .env.example ~/.openclaw/skills/cross-funding-arb/references/.env
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:353
    Чтение файла .env
    cp .env.example ~/.zeroclaw/skills/cross-funding-arb/references/.env

Просканировано файлов: 7. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 44
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2621 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 14. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -215 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 149 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 27 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a coherent crypto arbitrage bot, but it needs Review because it can trade real futures accounts unattended and reuse local messaging credentials for financial notifications.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.