AC crypto-funding-harvester
Сканирует ставки финансирования бессрочных фьючерсов на Hyperliquid, Binance и Bybit для выявления арбитражных возможностей с дельта-нейтральной доходностью. Арбитражная сделка с дельта-нейтральной доходностью включает лонг по споту и шорт по бессрочному фьючерсу на один и тот же актив, собирая ставку финансирования в качестве прибыли без направленного ценового риска. Инструмент нормализует все ставки финансирования в годовые проценты, фильтрует возможности с высокой доходностью выше 20% годовых, ранжирует их по прибыльности, обнаруживает арбитражные спреды между биржами и сохраняет результаты в /tmp/funding_opportunities.json. Запускается каждые 15 минут для поддержания актуальности данных о возможностях. Ключи API не требуются — все данные поступают из общедоступных конечных точек.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scans perpetual futures funding rates across Hyperliquid, Binance, and…»
Scans perpetual futures funding rates across Hyperliquid, Binance, and Bybit to identify delta-neutral carry trade opportunities. A delta-neutral carry trade involves going long spot and short the perpetual future on the same asset, collecting the funding rate as profit without directional price exposure. The skill normalizes all funding rates to annualized percentages, filters for high-yield opportunities above 20% APY, ranks them by profitability, detects cross-exchange arbitrage spreads, and saves results to /tmp/funding_opportunities.json. Runs every 15 minutes to keep opportunity data fresh. No API keys required — all data is sourced from free public endpoints.
Сканирует ставки финансирования бессрочных фьючерсов на Hyperliquid, Binance и Bybit для выявления арбитражных возможностей с дельта-нейтральной доходностью.
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100
- 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 (web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 5
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 628 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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 674 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.