SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC jupiter-prediction-market

Полный клиент Node.js для API Jupiter Prediction Market. Используйте при создании ИИ-агентов для торговли на рынке прогнозов, управления портфелем или автоматизированных торговых ботов на Solana. Охватывает: (1) Запрос событий, рынков, ордеров, позиций, выплат, истории и социальных функций, (2) Создание/управление торговыми позициями, (3) Получение выплат после расчета рынка, (4) Создание автономных рабочих процессов агентов для сканирования рынка, поиска возможностей, мониторинга портфеля и управления рисками.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Complete Node.js client for Jupiter Prediction Market API. Use when bu…»

Complete Node.js client for Jupiter Prediction Market API. Use when building AI agents for prediction market trading, portfolio management, or automated trading bots on Solana. Covers: (1) Querying events, markets, orders, positions, payouts, history, and social features, (2) Creating/managing trading positions, (3) Claiming payouts after market settlement, (4) Building autonomous agent workflows for market scanning, opportunity finding, portfolio monitoring, and risk management.

ClawHub Agent Skills автор: MoltBot v0.1.0 MIT-0 26 файлов тело ≈ 951 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Полный клиент Node.js для API Jupiter Prediction Market. Используйте при создании ИИ-агентов для торговли на рынке прогнозов, управления портфелем или…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураФинансыИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 26. 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 51/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 951 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 13. 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
    • -31 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 484 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This appears to be a legitimate Jupiter prediction-market client, but it needs Review because it enables automated financial actions without strong default safeguards.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.