SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC Crab Catch

Crab Catch — это навык исследования Web3, который автоматически собирает и организует данные проекта и потенциальные риски из социальных сетей, веб-сайтов, кода и данных в блокчейне, а также создает полный и объективный отчет об исследовании.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Crab Catch is a Web3 research skill that automatically collects and or…»

Crab Catch is a Web3 research skill that automatically collects and organizes project data and potential risks from social media, websites, code, and on-chain data, and produces a complete and objective research report.

ClawHub Agent Skills автор: NotevenDe v0.1.2 MIT-0 13 файлов тело ≈ 4 607 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Crab Catch — это навык исследования Web3, который автоматически собирает и организует данные проекта и потенциальные риски из социальных сетей, веб-сайтов…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность

ГенераторДанные и аналитикаИнфраструктураРазработкатип 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
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token API_EXPLORER.md:76
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "address": "0xdA…ec7"
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token API_EXPLORER.md:155
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "address": "0xd8…045",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token API_EXPLORER.md:216
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "address": "vine…PTg",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token API_EXPLORER.md:234
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "mint": "Es9v…NYB",
    в кавычках

Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Crab Catch) не совпадает с папкой (crab)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4607 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 34
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • 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
  • -215 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 219 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This Web3 research skill is mostly purpose-aligned, but it needs Review because it makes broad environment changes, stores reusable local credentials, saves investigation reports, and sends sensitive research targets to external services without enough upfront scoping or user control.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.