BF AgentCanary
Cross-asset market intelligence API for AI agents. 130+ endpoints across macro regime detection, risk scoring, trading signals (IGNITION/ACCUMULATION/DISTRIBUTION/CAPITULATION), whale alerts, funding arbitrage, orderbook analytics, live derivatives (cross-exchange open interest, perp liquidations with long/short split), DeFi yields/PE ratios, BTC options (max pain, skew), central bank balance sheets, narrative crowding scores, sector rotation, Hindenburg omen, CAPE ratio, scenario probabilities, BTC ETF flows, geopolitical risk, mean reversion signals, institutional positioning (13F, short interest, CFTC COT), Reddit/X sentiment, and 4× daily AI market briefs (Radar 03:15, Signal 09:15, Pulse 15:15, Wrap 21:15 UTC). Wallet-based auth, USDC/USDT on any major EVM chain (Base, Ethereum, Arbitrum, Optimism, Polygon). Use when an agent needs macro regime context, risk assessment, position sizing guidance, market structure data, derivatives positioning, whale monitoring, news sentiment, DeFi intelligence, options flow, or institutional positioning. API-only — no local execution, no filesystem access, no secrets in prompt.
Как процесс F 40/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/endpoints.md
Как улучшить
- Сократите description до 1024 символов.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- ошибка
description-longdescription 1133 символов, лимит 1024 - предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/endpoints.md - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug"
Процессный рейтинг: все десять параметров 40/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/endpoints.md
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Шаги. Шагов: 26
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3004 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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)
- +3Длина description 1133: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 44.