SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC bankr

Крипто-трейдинговый агент на базе ИИ и шлюз LLM через естественный язык. Используйте, когда пользователь хочет торговать криптовалютой, проверять баланс портфеля, просматривать цены токенов, переводить криптовалюту, управлять NFT, использовать кредитное плечо, делать ставки на Polymarket, развертывать токены, настраивать автоматизированную торговлю, подписывать и отправлять необработанные транзакции или получать доступ к моделям LLM через шлюз Bankr LLM, финансируемый вашим кошельком Bankr. Поддерживает Base, Ethereum, Polygon, Solana и Unichain.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered crypto trading agent and LLM gateway via natural language.…»

AI-powered crypto trading agent and LLM gateway via natural language. Use when the user wants to trade crypto, check portfolio balances, view token prices, transfer crypto, manage NFTs, use leverage, bet on Polymarket, deploy tokens, set up automated trading, sign and submit raw transactions, or access LLM models through the Bankr LLM gateway funded by your Bankr wallet. Supports Base, Ethereum, Polygon, Solana, and Unichain.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 16 файлов тело ≈ 7 080 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Крипто-трейдинговый агент на базе ИИ и шлюз LLM через естественный язык.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ИнтеграцияИИ 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
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Согласованность вес 8
40
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 · 6

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 6
  • низкая Утечка данных net-credential-use references/error-handling.md:198
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
    curl -s "https://api.bankr.bot/_health" -H "X-API-Key: $BANKR_API_KEY"
    vendor-host
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/sign-submit-api.md:53
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "verifyingContract": "0x83…913"
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/sign-submit-api.md:85
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "to": "0x83…913",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/sign-submit-api.md:181
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "to": "0x83…913",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/transfers.md:36
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - "Send 0.5 ETH to 0x74…bEb"
    в кавычках
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:805
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
    curl -s "https://api.bankr.bot/_health" -H "X-API-Key: $BANKR_API_KEY"
    vendor-host

Просканировано файлов: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7080 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (bankr) не совпадает с папкой (bankr-2)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Шаги. Шагов: 172, расплывчатых формулировок: 5
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7080 токенов
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 17. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (17 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 429 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 75 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 172 пунктов
  • +4Есть примеры (25 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (15 из 15)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.