SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC connectors-available

Проверяйте, какие биржи работают в вашем регионе, и ищите токены с торговыми правилами (минимальный размер ордера, шаг цены, типы ордеров).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Check which exchanges work from your location and search for tokens wi…»

Check which exchanges work from your location and search for tokens with trading rules (min order size, price increment, order types).

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 4 файла · 3 скрипта тело ≈ 596 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Проверяйте, какие биржи работают в вашем регионе, и ищите токены с торговыми правилами (минимальный размер ордера, шаг цены, типы ордеров).

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, отчётность по ходу

Процедуратип 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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Утечка данных net-credential-use scripts/test_connector.sh:33
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (тестовый файл / пример)
    result=$(curl -s -u "$API_USER:$API_PASS" --max-time "$TIMEOUT" \
    тестовый файл

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 596 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 134 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

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