SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC grid-trading

Динамическая стратегия грид-трейдинга для любой пары токенов на EVM L2 сетях через OKX DEX API. Особенности: асимметричные шаги сетки (покупка-плотно/продажа-широко при бычьем тренде, наоборот при медвежьем), анализ тренда на нескольких таймфреймах, адаптация размера сетки к тренду, волатильность на основе ATR, оптимизация трейлинг-стопа при продаже и отслеживание HODL Alpha. Включает режимы сетки (арифметический/геометрический), асимметричное расстояние между покупкой/продажей в сетке, стратегии определения размера позиции (равный/мартингейл/анти-мартингейл/пирамида/адаптивный к тренду), комплексный контроль рисков (стоп-лосс, тейк-профит, защита от просадки, предохранители), исполнение сделок через агрегатор OKX DEX, расчет PnL и уведомления в Discord. Используйте при создании, изменении, отладке или настройке грид-бот трейдинга.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Dynamic grid trading strategy for any token pair on EVM L2 chains via…»

Dynamic grid trading strategy for any token pair on EVM L2 chains via OKX DEX API. Features asymmetric grid steps (buy-dense/sell-wide in bullish, reverse in bearish), multi-timeframe trend analysis, trend-adaptive grid sizing, ATR-based volatility, sell trailing optimization, and HODL Alpha tracking. Covers grid modes (arithmetic/geometric), asymmetric buy/sell grid spacing, position sizing strategies (equal/martingale/anti-martingale/pyramid/trend-adaptive), comprehensive risk controls (stop-loss, take-profit, drawdown protection, circuit breakers), trade execution via OKX DEX aggregator, PnL calculation, and Discord notification. Use when creating, modifying, debugging, or tuning a grid trading bot.

ClawHub Agent Skills автор: SynthThoughts v1.5.3 MIT-0 6 файлов · 1 скрипт тело ≈ 7 391 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Динамическая стратегия грид-трейдинга для любой пары токенов на EVM L2 сетях через OKX DEX API.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураDiscordИИ и агентытип 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
C
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. 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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:84
    Чтение файла .env
    cp ../.env.example .env    # 填入 API keys + 钱包地址
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url references/eth_grid.py:1233
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
    url = f"https://api.telegram.org/bot{TELEGRAM_BOT_TOKEN}/sendMessage"
    заглушка

Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7391 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7391 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 79, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, 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
  • low Разделов верхнего уровня: 17. 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
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 711 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 45 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 79 пунктов
  • +4Есть примеры (22 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This looks like a real crypto grid-trading bot, but it can run continuously, move real funds, grant broad token approvals, and send trading data to Discord or undeclared Telegram destinations.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.