SKILLEMALL.ai

BD Dapp

Комплексный навык ИИ-агента для обнаружения, оценки и мониторинга децентрализованных приложений. Отслеживает аномалии в активности в блокчейне, оценивает безопасность смарт-контрактов, выявляет новые dApps до их массового распространения, отслеживает позиции вашего портфеля в DeFi-протоколах, анализирует токеномику и структуры стимулов, а также помогает пользователям и инвесторам Web3 принимать более быстрые и обоснованные решения на рынке, где преимущество в информации, измеряемое часами, напрямую транслируется в финансовые результаты.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A comprehensive AI agent skill for discovering, evaluating, and monito…»

A comprehensive AI agent skill for discovering, evaluating, and monitoring decentralized applications. Tracks on-chain activity anomalies, evaluates smart contract security, identifies emerging dApps before they go mainstream, monitors your portfolio positions across DeFi protocols, analyzes tokenomics and incentive structures, and helps Web3 users and investors make faster and better-informed decisions in a market where information advantage measured in hours translates directly into financial outcomes.

ClawHub Agent Skills автор: agenticio v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 756 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Комплексный навык ИИ-агента для обнаружения, оценки и мониторинга децентрализованных приложений.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

АнализаторИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2756 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
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 509 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a text-only Web3 research skill with financially sensitive use cases, but it does not include code, wallet access, transaction authority, persistence, or hidden behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.