BD bittensor-sdk
Полный справочник Bittensor SDK — Subtensor, AsyncSubtensor, Metagraph, Axon, Dendrite, Synapse, модели chain_data, экстринсики (sync + async), дополнительные компоненты (subtensor_api, dev_framework, timelock) и утилиты (balance, btlogging, weight_utils, registration, liquidity, networking, version). Используйте для любой операции Bittensor: управление кошельком, стейкинг, операции подсети, регистрация нейрона, запросы к метаграфу, отслеживание эмиссии, управление ликвидностью, защита MEV, делегирование прокси, обмен холодными ключами, крауд-займы, установка весов и многое другое.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Complete Bittensor SDK reference — Subtensor, AsyncSubtensor, Metagrap…»
Complete Bittensor SDK reference — Subtensor, AsyncSubtensor, Metagraph, Axon, Dendrite, Synapse, chain_data models, extrinsics (sync + async), extras (subtensor_api, dev_framework, timelock), and utils (balance, btlogging, weight_utils, registration, liquidity, networking, version). Use for any bittensor operation: wallet management, staking, subnet ops, neuron registration, metagraph queries, emissions tracking, liquidity management, MEV protection, proxy delegation, coldkey swaps, crowdloans, weight setting, and more.
Полный справочник Bittensor SDK — Subtensor, AsyncSubtensor, Metagraph, Axon, Dendrite, Synapse, модели chaindata, экстринсики (sync + async), дополнительные…
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenreferences/autoapi/core/synapse/index.md:727Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)hotkey="5Enj…1J1",
в кавычках
Просканировано файлов: 80. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 6797 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6797 токенов
- 100Шаги. Шагов: 142
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- low Разделов верхнего уровня: 13. 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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 526 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 51 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 142 пунктов
- +4Есть примеры (23 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.