SKILLEMALL.ai

AC stablecoin-depeg-monitor

Отслеживайте стабильность привязки стейблкоинов и просматривайте исторические события потери привязки. Охватывает отклонения цен в реальном времени и прошлые инциденты для USDT, USDC, DAI, USDe, FDUSD и других. Используйте, когда пользователи спрашивают о риске потери привязки, оповещениях о безопасности стейблкоинов, стабильности цен или «безопасен ли мой стейблкоин прямо сейчас». Работает на Barker (https://barker.money) — The Stablecoin Yield Map.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Monitor stablecoin peg stability and review historical depeg events. C…»

Monitor stablecoin peg stability and review historical depeg events. Covers real-time price deviations and past incidents for USDT, USDC, DAI, USDe, FDUSD, and more. Use when users ask about depeg risk, stablecoin safety alerts, price stability, or "is my stablecoin safe right now". Powered by Barker (https://barker.money) — The Stablecoin Yield Map.

ClawHub Agent Skills автор: zuoyeweb3 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 704 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Отслеживайте стабильность привязки стейблкоинов и просматривайте исторические события потери привязки.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
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

    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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 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
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 45
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1704 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 352 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is transparent and non-executable, but its stablecoin safety labels appear stronger than the documented data source can support.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.