SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC outsmart-dex-trading

Торгуйте токенами на Solana через CLI outsmart: покупайте, продавайте, котируйте, находите пулы, добавляйте/удаляйте ликвидность, получайте комиссии, занимайтесь снайпингом, создавайте пулы. Используйте, когда: пользователь спрашивает о торговле Solana, свопах, DEX, ликвидности, пулах, покупке токена, продаже токена, проверке цены, балансе кошелька. НЕ для: торговли Ethereum/EVM, ордеров CEX, межсетевых мостов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Trade tokens on Solana via the outsmart CLI: buy, sell, quote, find po…»

Trade tokens on Solana via the outsmart CLI: buy, sell, quote, find pools, add/remove liquidity, claim fees, snipe, create pools. Use when: user asks about Solana trading, swaps, DEX, liquidity, pool, buy token, sell token, check price, wallet balance. NOT for: Ethereum/EVM trading, CEX orders, cross-chain bridging.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 1 379 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Торгуйте токенами на Solana через CLI outsmart: покупайте, продавайте, котируйте, находите пулы, добавляйте/удаляйте ликвидность, получайте комиссии…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — 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
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
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
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    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
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 18
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1379 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 317 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +4Есть примеры (17 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.