SKILLEMALL.ai

AC polymarket-smart-money

Обнаружение, анализ и фильтрация кошельков умных денег Polymarket. Используйте при запросе найти прибыльных трейдеров, анализировать адреса кошельков, обнаруживать маркет-мейкеров или ботов HFT, оценивать надежность копи-трейдинга, запускать конвейер обнаружения умных денег или проверять, подходит ли адрес Polymarket для копи-трейдинга. Триггеры: найти умные деньги, анализировать кошелек, обнаружить трейдеров, является ли это маркет-мейкером, копи-трейдинг, таблица лидеров, 聪明钱, обнаружение маркет-мейкера, надежность копи-трейдинга.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Discover, analyze, and filter Polymarket smart money wallets. Use when…»

Discover, analyze, and filter Polymarket smart money wallets. Use when asked to find profitable traders, analyze wallet addresses, detect market makers or HFT bots, assess copy-trading reliability, run the smart money discovery pipeline, or check if a Polymarket address is suitable for copy trading. Triggers on: find smart money, analyze wallet, discover traders, is this a market maker, copy trading, leaderboard, 聪明钱, 做市商检测, 跟单可靠性.

ClawHub Agent Skills автор: griffithkk3-del v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 173 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Обнаружение, анализ и фильтрация кошельков умных денег Polymarket.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:134
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      CTF Exchange contract: `0x4b…82E`
      в кавычках

    Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 17
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1173 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
    • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 435 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent Polymarket wallet-analysis skill, but users should trust and review the separate local Python project it runs.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.