SKILLEMALL.ai

BD opennews

Агрегатор новостей о криптовалютах, акциях, макроэкономике и финансовых рынках в реальном времени — более 85 источников данных по 6 категориям, охватывающих цифровые активы, акции США, полупроводники, инфраструктуру ИИ, цепочки поставок, сырьевые товары, ставки, политику и рыночные социальные/новостные сигналы. Источники включают Bloomberg, Reuters, FT, CNBC, CoinDesk, Twitter/X, Binance, Coinbase, OKX, сделки китов Hyperliquid, оповещения о ценах/финансировании/ликвидации и 12 сигналов прогнозирования ИИ. Анализируется ИИ с оценкой влияния, торговыми сигналами и двуязычными сводками. **Бесплатные инструменты доступны без токена**.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Real-time crypto, equities, macro, and financial market news aggregato…»

Real-time crypto, equities, macro, and financial market news aggregator — 85+ data sources across 6 categories covering digital assets, U.S. stocks, semiconductors, AI infrastructure, supply chains, commodities, rates, policy, and market-moving social/news signals. Sources include Bloomberg, Reuters, FT, CNBC, CoinDesk, Twitter/X, Binance, Coinbase, OKX, Hyperliquid whale trades, price/funding/liquidation alerts, and 12 AI prediction signals. AI-analyzed with impact score, trading signals, and bilingual summaries. **Free tools available without token**.

ClawHub Agent Skills автор: infra403 v1.0.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 4 752 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Агрегатор новостей о криптовалютах, акциях, макроэкономике и финансовых рынках в реальном времени — более 85 источников данных по 6 категориям, охватывающих…

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
85
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
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

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

  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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:64
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $OPENNEWS_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:137
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $OPENNEWS_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:146
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $OPENNEWS_TOKEN" \

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 47/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (opennews) не совпадает с папкой (opennews-mcp)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4752 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 5
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 559 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 31 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
  • +4Есть примеры (31 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a coherent OpenNews API helper, but it requests unnecessary local file-read access and documents token-in-URL WebSocket authentication, so users should review it before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 11 сент. 2026 г.