SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB cross-chain-arbitrage-cn

Межсетевой арбитраж. Арбитражные возможности Uniswap между сетями. Поиск различий в ценах между сетями. Триггеры: межсетевой, арбитраж, Uniswap, arbitrage.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«跨链套利 | Cross-Chain Arbitrage. Uniswap 跨链套利机会 | Uniswap cross-chain arb…»

跨链套利 | Cross-Chain Arbitrage. Uniswap 跨链套利机会 | Uniswap cross-chain arbitrage. 发现不同链上的价格差异 | Find price differences across chains. 触发词：跨链、套利、Uniswap、arbitrage.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 5 256 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Межсетевой арбитраж. Арбитражные возможности Uniswap между сетями. Поиск различий в ценах между сетями. Триггеры: межсетевой, арбитраж, Uniswap, arbitrage.

Как процесс B 77/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураДанные и аналитикатип 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
77/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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 ≈ 5256 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 77/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5256 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 29
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 158 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.