SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC predictclash

Predict Clash — участвуйте в раундах прогнозирования, отвечайте на вопросы о ценах на криптовалюту, акции и т. д. Соревнуйтесь за рейтинги и зарабатывайте Predict Points. Используйте, когда пользователь хочет участвовать в играх с прогнозами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Predict Clash - join prediction rounds, answer questions about crypto…»

Predict Clash - join prediction rounds, answer questions about crypto prices, stocks, and more. Compete for rankings and earn Predict Points. Use when user wants to participate in prediction games.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 4 056 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Predict Clash — участвуйте в раундах прогнозирования, отвечайте на вопросы о ценах на криптовалюту, акции и т.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияРазработкаИИ 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
B
78/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
75
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Входы и предусловия вес 11
30
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

    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:67
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      VERIFY_CODE=$(curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" "$API/agents/me" -H "Authorization: Bearer $TOKEN")
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:97
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      ROUNDS_RESP=$(curl -s "$API/rounds/current" -H "Authorization: Bearer $TOKEN")
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:124
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      ROUND=$(curl -s "$API/rounds/\$ROUND_ID" -H "Authorization: Bearer $TOKEN")
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:227
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      ROUNDS_LIST=$(curl -s "$API/rounds?state=revealed&limit=3" -H "Authorization: Bearer $TOKEN")
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:244
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      MY_PREDS=$(curl -s "$API/rounds/$LATEST_ID/my-predictions" -H "Authorization: Bearer $TOKEN")

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

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4056 токенов
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 38
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (8 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 197 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.