SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC ore-miner

Автономная добыча ORE на Solana через refinORE. Регистрируйте людей, запускайте/останавливайте сеансы, оптимизируйте стратегии плиток, отслеживайте P&L, управляйте рисками, автоматически перезапускайте, добывайте несколько монет (SOL/USDC/стейблкоины), используйте DCA/лимитные ордера, стейкинг.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Autonomous ORE mining on Solana via refinORE. Onboard humans, start/st…»

Autonomous ORE mining on Solana via refinORE. Onboard humans, start/stop sessions, optimize tile strategies, track P&L, manage risk, auto-restart, multi-coin mining (SOL/USDC/stablecoins), DCA/limit orders, staking.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 10 файлов · 6 скриптов тело ≈ 4 258 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Автономная добыча ORE на Solana через refinORE.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияФинансыИнфраструктураИИ 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
C
73/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
75
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:25
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s "$REFINORE_API_URL/mining/session" -H "x-api-key: $REFINORE_API_KEY"
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:52
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s "$REFINORE_API_URL/account/me" -H "x-api-key: $REFINORE_API_KEY"
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:63
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    WALLET=$(curl -s "$REFINORE_API_URL/account/me" -H "x-api-key: $REFINORE_API_KEY" | jq -r '.wallet_address')
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:66
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s "$REFINORE_API_URL/wallet/balances?wallet=$WALLET" -H "x-api-key: $REFINORE_API_KEY"
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:153
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s "$REFINORE_API_URL/mining/session" -H "x-api-key: $REFINORE_API_KEY"

Просканировано файлов: 10. 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 54/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4258 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 69
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 16. 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
  • -218 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -32 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 215 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 41 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 69 пунктов
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.