SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD claw402

Профессиональные рыночные данные и API на базе ИИ через микроплатежи x402 — без API-ключа, регистрации или подписки. Оплата за вызов с USDC на Base. Более 200 конечных точек по 9 группам поставщиков: рыночные данные криптовалют (потоки средств, ликвидации, открытый интерес, ставки финансирования, отслеживание китов, потоки ETF, сигналы ИИ), акции и опционы США (котировки в реальном времени, бары, снимки, движущиеся акции, цепочки опционов), акции Китая A (OHLCV, фундаментальные показатели, северные потоки, данные маржи), форекс и глобальные временные ряды (EUR/USD, драгоценные металлы, мировые индексы, экономический календарь) и вывод ИИ (GPT-4o, Claude Opus/Haiku/Sonnet, эмбеддинги, изображения). Один кошелек, мгновенный доступ к любому платному API — регистрация никогда не требуется.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Professional market data and AI APIs via x402 micropayments — no API k…»

Professional market data and AI APIs via x402 micropayments — no API key, no signup, no subscription. Pay per call with USDC on Base. 200+ endpoints across 9 provider groups: crypto market data (fund flow, liquidations, OI, funding rates, whale tracking, ETF flows, AI signals), US stocks & options (real-time quotes, bars, snapshots, movers, options chains), China A-shares (OHLCV, fundamentals, northbound flows, margin data), forex & global time-series (EUR/USD, precious metals, global indices, economic calendar), and AI inference (GPT-4o, Claude Opus/Haiku/Sonnet, embeddings, images). One wallet, instant access to any paid API — no registration ever required.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 9 987 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Профессиональные рыночные данные и API на базе ИИ через микроплатежи x402 — без API-ключа, регистрации или подписки.

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

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
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
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. 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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 9987 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

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
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 9987 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 85Шаги. Шагов: 43, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • -213 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 667 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 58 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.