SKILLEMALL.ai

BC polymarket-macro-asymmetric-longshot-trader

Систематически находит рынки с огромной асимметричной доходностью — рынки с ценой 2-10%, где макроанализ смежных категорий предполагает, что РЕАЛЬНАЯ вероятность составляет 15-30%. Использует связанные рынки в других категориях (криптовалютные лестницы, эскалация здоровья, геополитическое напряжение) для определения того, какие ставки с низким шансом имеют скрытую поддержку. Небольшие ставки с потенциальной доходностью в 5-20 раз.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Systematically finds markets with huge asymmetric payoff -- markets pr…»

Systematically finds markets with huge asymmetric payoff -- markets priced at 2-10% where cross-category macro analysis suggests the REAL probability is 15-30%. Uses related markets in other categories (crypto ladders, health escalation, geopolitical heating) to identify which longshots have hidden support. Small bets with 5-20x potential payoff.

ClawHub Agent Skills автор: diagnostikon v0.0.3 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 910 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Систематически находит рынки с огромной асимметричной доходностью — рынки с ценой 2-10%, где макроанализ смежных категорий предполагает, что РЕАЛЬНАЯ…

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
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

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: 4. 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 56/100

  • 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 (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 23
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1910 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 348 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed Polymarket trading automation skill that defaults to paper trading, with live real-money trading only when explicitly run in live mode.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.