SKILLEMALL.ai

BF agentcanary

API рыночной разведки для ИИ-агентов. Определение макроэкономического режима, оценка рисков, торговые сигналы (IGNITION/ACCUMULATION/DISTRIBUTION/CAPITULATION), оповещения о китах, арбитраж финансирования, анализ стакана ордеров, 29 технических индикаторов, скрининг RSI (606 криптовалют), срочные новости с анализом настроений FinBERT, экономический календарь, отслеживание казначейства и коэффициенты Polymarket. 33 конечных точки, 1181 актив, 250+ источников. Используйте, когда агенту нужен контекст макроэкономического режима, оценка рисков, руководство по определению размера позиции, данные о структуре рынка, мониторинг активности китов или анализ настроений новостей. Только API — без локального выполнения, без доступа к файловой системе, без секретов в промпте.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Market intelligence API for AI agents. Macro regime detection, risk sc…»

Market intelligence API for AI agents. Macro regime detection, risk scoring, trading signals (IGNITION/ACCUMULATION/DISTRIBUTION/CAPITULATION), whale alerts, funding arbitrage, orderbook analytics, 29 technical indicators, RSI screening (606 coins), breaking news with FinBERT sentiment, economic calendar, treasury tracking, and Polymarket odds. 33 endpoints, 1181 assets, 250+ sources. Use when an agent needs macro regime context, risk assessment, position sizing guidance, market structure data, whale activity monitoring, or news sentiment. API-only — no local execution, no filesystem access, no secrets in prompt.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 1 523 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

API рыночной разведки для ИИ-агентов.

Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/endpoints.md

ИнтеграцияTelegramИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/endpoints.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token endpoints.md:740
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "wallet_address": "34xp…seo",
    в кавычках

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/endpoints.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/endpoints.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/endpoints.md
  • 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
  • 85Шаги. Шагов: 9, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1523 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 620 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.