SKILLEMALL.ai

AC funding-rate-arbitrage

Используйте при написании стратегии бессрочных фьючерсов, основанной на ставке финансирования, на Superior Trade — все, что описано как «сбор финансирования», «арбитраж финансирования», «кэрри по ставке финансирования», «отрицательное финансирование», «платят за лонг», «платят за шорт», «арбитражная сделка». Стратегия считывает почасовую ставку финансирования Hyperliquid через `dp.get_pair_dataframe(candle_type="funding_rate")`, которая автоматически загружается для бэктестов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when writing a funding-rate-driven perp strategy on Superior Trade…»

Use when writing a funding-rate-driven perp strategy on Superior Trade — anything described as funding harvest, funding arbitrage, funding rate carry, negative funding, paid to long, paid to short, basis trade. The strategy reads Hyperliquid hourly funding via `dp.get_pair_dataframe(candle_type="funding_rate")`, which is automatically downloaded for backtests.

ClawHub Agent Skills автор: Superior-AI v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 844 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте при написании стратегии бессрочных фьючерсов, основанной на ставке финансирования, на Superior Trade — все, что описано как «сбор финансирования»…

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "updated"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 13
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1844 токенов

    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 362 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The available scan signals are clean, and I found no artifact-backed evidence of hidden, deceptive, destructive, or disproportionate behavior.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 22 июн. 2026 г.