SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD valuescan-skill

Skill для запроса данных ValueScan. Поддерживает поиск токенов, данные K-линий, анализ потоков основных средств, запросы данных в блокчейне и другие функции анализа данных рынка криптовалют.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«ValueScan数据查询Skill。支持代币搜索、K线数据、主力资金流分析、链上数据查询等加密货币市场数据分析功能。…»

ValueScan数据查询Skill。支持代币搜索、K线数据、主力资金流分析、链上数据查询等加密货币市场数据分析功能。

ClawHub Hermes автор: ValueScan-ai v1.0.7 MIT-0 33 файла тело ≈ 2 239 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Skill для запроса данных ValueScan.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/chain/balance-trend.json:27
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "req": { "vsTokenId": 1, "coinKey": "BTC_BTC", "address": "3M21…RP6", "endTime": 1773479265534 },
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/chain/hold-trend.json:29
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "req": { "vsTokenId": 1, "coinKey": "BTC_BTC", "address": "3M21…RP6", "endTime": 1773479265534 },
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/chain/holders.json:52
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "address": "34xp…seo",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/chain/profit-loss-trend.json:28
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "req": { "vsTokenId": 1, "coinKey": "BTC_BTC", "address": "3M21…RP6", "endTime": 1773479265534 },
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/chain/trade-count-trend.json:31
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "req": { "vsTokenId": 1, "coinKey": "BTC_BTC", "address": "3M21…RP6", "endTime": 1773479265534 },
    в кавычках

Просканировано файлов: 33. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependencies"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "documentation"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "support_email"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "website"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "credentials"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 27
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2239 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 59: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent ValueScan crypto market-data skill that uses disclosed API credentials to query ValueScan, with no evidence of hidden execution, persistence, destructive behavior, or secret exfiltration.
LLM: benign (high) · 28 мая 2026 г.