SKILLEMALL.ai

BD crypto-market-analysis

Этот навык, разработанный командой Tradingbase, предназначен для предоставления комплексных навыков анализа рынка криптовалют. Он получает данные о ценах в реальном времени для всех валют с Binance, вычисляет различные технические индикаторы (MACD, KDJ, RSI, CCI, BOLL, WR, PSY, BRAR, DMI) и использует подключенный пользователем LLM для анализа рынка. Поддерживает краткосрочный (по умолчанию 1-часовой график K) и среднесрочный/долгосрочный (по умолчанию 1-дневный график K) анализ, пользователи могут свободно выбирать временной период и выводить результаты анализа в виде структурированного отчета. Используется, когда пользователю требуется технический анализ рынка криптовалют, получение данных о ценах или создание аналитического отчета.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«此技能由Tradingbase团队开发,旨在提供全面的加密货币市场分析技能。从币安获取所有币种的实时行情数据,计算多种技术指标(MACD,…»

此技能由Tradingbase团队开发,旨在提供全面的加密货币市场分析技能。从币安获取所有币种的实时行情数据,计算多种技术指标(MACD, KDJ, RSI, CCI, BOLL, WR, PSY, BRAR, DMI),并利用用户连接的LLM进行市场分析。支持短期(默认1小时K线)和中长期(默认1天K线)分析,用户可自由选择时间周期,并以结构化报告格式输出分析结果。当用户需要对加密货币市场进行技术分析、获取行情数据或生成分析报告时使用此技能。

ClawHub Agent Skills автор: Tradingbase.AI v1.0.1 MIT-0 7 файлов тело ≈ 229 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Этот навык, разработанный командой Tradingbase, предназначен для предоставления комплексных навыков анализа рынка криптовалют.

Как процесс D 46/100 · 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
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
61
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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: 7. 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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 229 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
  • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -33 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 224 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill’s market analysis purpose is legitimate, but it needs review because it can automatically install an unpinned Python package and alter the local Python subprocess environment.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.