SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC token-analyzer

Предоставляет комплексные функции анализа токенов. Позволяет запрашивать рыночные данные в реальном времени, оценку ИИ, оценку рисков и альфа-анализ для токенов на различных блокчейнах (SOL, BSC, Base) по адресу контракта. Оптимизирован формат сообщений и поддерживается отправка личных сообщений. Используется, когда пользователю нужно быстро получить подробную информацию о конкретном токене и инвестиционные инсайты. Используется, когда пользователь упоминает «анализ токена», «запрос токена», «анализ контракта».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«提供全面的代币分析功能。通过合约地址查询代币在不同链（SOL, BSC, Base）上的实时市场数据、AI评分、风险评估和Alpha分析。已…»

提供全面的代币分析功能。通过合约地址查询代币在不同链（SOL, BSC, Base）上的实时市场数据、AI评分、风险评估和Alpha分析。已优化消息格式，并支持向个人私聊推送。适用于用户需要快速获取特定代币详细信息和投资洞察的场景。当用户提及'分析代币'、'查询代币'、'给我某个合约的分析'时使用。

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 3 файла тело ≈ 374 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Предоставляет комплексные функции анализа токенов.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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

  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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 3. 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 53/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 15
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 374 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 150 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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