SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD TaoStats Skill

Получите бесплатный API-ключ на taostats.io и экспортируйте его как переменную окружения:

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Get a free API key from taostats.io and export it as an environment va…»

Get a free API key from taostats.io and export it as an environment variable:

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 7 файлов · 1 скрипт тело ≈ 4 115 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Получите бесплатный API-ключ на taostats.io и экспортируйте его как переменную окружения:

Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияРазработкаДанные и аналитикаФинансытип 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
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
59
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
42/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url SKILL.md:236
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (хост вендора самого скилла; в кавычках — упоминание, а не команда)
    curl -s "https://api.taostats.io/api/dtao/stake_balance/latest/v1?coldkey=…" \
    vendor-hostв кавычках
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:236
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
    curl -s "https://api.taostats.io/api/dtao/stake_balance/latest/v1?coldkey=…" \
    vendor-host

Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (TaoStats Skill) не совпадает с папкой (bittensor-taostats)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4115 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 96, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (11 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)
  • +3Длина description 77: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 68 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 96 пунктов
  • +4Есть примеры (23 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.