SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC stablecoin-market-brief

Получите обзор рынка стейблкоинов в реальном времени с более чем 500 протоколов и 20+ CEX: общая рыночная капитализация, рыночная капитализация стейблкоинов, приносящих доход, распределение активов (доля USDT/USDC/DAI), распределение по цепочкам (доля Ethereum/BSC/Arbitrum) и статистика APY по всему рынку. Используйте, когда пользователи спрашивают о рынке стейблкоинов, рыночной капитализации, распределении TVL или общем ландшафте стейблкоинов. Работает на Barker (https://barker.money) — The Stablecoin Yield Map.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Get a real-time stablecoin market overview from 500+ protocols and 20+…»

Get a real-time stablecoin market overview from 500+ protocols and 20+ CEX: total market cap, yield-bearing stablecoin market cap, asset distribution (USDT/USDC/DAI share), chain distribution (Ethereum/BSC/Arbitrum share), and market-wide APY statistics. Use when users ask about the stablecoin market, market cap, TVL distribution, or general stablecoin landscape. Powered by Barker (https://barker.money) — The Stablecoin Yield Map.

ClawHub Agent Skills автор: zuoyeweb3 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 087 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Получите обзор рынка стейблкоинов в реальном времени с более чем 500 протоколов и 20+ CEX: общая рыночная капитализация, рыночная капитализация стейблкоинов…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураИнфраструктураДанные и аналитикатип 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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 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
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 19
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1087 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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 434 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill only tells the agent to fetch public stablecoin market data from Barker and present a summary, with no code installation, credentials, or privileged actions.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.