AD solscan-market
Используйте этот навык для запроса данных блокчейна Solana через API Solscan Pro. Триггеры: поиск адреса кошелька, проверка цены токена, анализ коллекции NFT, проверка транзакции, исследование DeFi-активностей, получение метаданных/меток/тегов учетной записи, получение информации о блоке, мониторинг использования API, поиск токена по ключевому слову.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill to query Solana blockchain data via the Solscan Pro API…»
Use this skill to query Solana blockchain data via the Solscan Pro API. Triggers: look up wallet address, check token price, analyze NFT collection, inspect transaction, explore DeFi activities, get account metadata/label/tags, fetch block info, monitor API usage, search token by keyword.
Используйте этот навык для запроса данных блокчейна Solana через API Solscan Pro.
Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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 · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenSKILL.md:92Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)> - `--token`: Filter by token address(es) (max 5, comma-separated). Use `So11…111` for native SOL
в кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenSKILL.md:148Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)> - `--token`: Filter by token address (use `So11…111` for native SOL)
в кавычках
Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5998 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (solscan-market) не совпадает с папкой (solscan-market-by-solscan)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5998 токенов
- 100Шаги. Шагов: 18
- low Ответ описан самодельной разметкой (5 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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 289 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.