AC rugcheck
Анализирует токены Solana на предмет рисков rug pull с помощью API RugCheck (rugcheck.xyz). Используйте, когда вас просят проверить безопасность токена Solana, его уровень риска, ликвидность, распределение держателей, изменяемость метаданных или схемы инсайдерской торговли. Также используйте для обнаружения популярных, новых или недавно проверенных токенов Solana. Активируется по запросам: проверка токена, проверка rug pull, безопасность токена, анализ токена Solana, безопасен ли этот токен, уровень риска токена, заблокирована ли ликвидность, концентрация держателей.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze Solana tokens for rug pull risks using the RugCheck API (rugch…»
Analyze Solana tokens for rug pull risks using the RugCheck API (rugcheck.xyz). Use when asked to check a Solana token safety, risk score, liquidity, holder distribution, metadata mutability, or insider trading patterns. Also use for discovering trending, new, or recently verified Solana tokens. Triggers on token check, rug check, token safety, Solana token analysis, is this token safe, token risk score, LP locked, holder concentration.
Анализирует токены Solana на предмет рисков rug pull с помощью API RugCheck (rugcheck.xyz). Используйте, когда вас просят проверить безопасность токена…
Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenSKILL.md:96Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)Mint: 3zvS…HJG
Просканировано файлов: 3. 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 52/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 35
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1113 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Ответ описан самодельной разметкой (6 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 440 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.