SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC binance-dca

Инструмент усреднения долларовой стоимости (DCA) от Binance для автоматических и ручных регулярных покупок криптовалюты. Используйте, когда пользователь хочет спланировать стратегии DCA, выполнять регулярные покупки на Binance, проверять прогнозы DCA, просматривать историю сделок или управлять графиком систематических покупок для любой торговой пары (BTC/USDT, ETH/USDT и т. д.). Активируется по запросам о DCA, регулярных покупках, усреднении стоимости, стратегиях накопления или спотовых покупках на Binance.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Binance Dollar-Cost Averaging (DCA) tool for automated and manual recu…»

Binance Dollar-Cost Averaging (DCA) tool for automated and manual recurring crypto purchases. Use when the user wants to plan DCA strategies, execute recurring buys on Binance, check DCA projections, view trade history, or manage a systematic buying schedule for any trading pair (BTC/USDT, ETH/USDT, etc). Triggers on requests about DCA, recurring buys, cost averaging, accumulation strategies, or Binance spot purchases.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 637 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 30 ч назад

Инструмент усреднения долларовой стоимости (DCA) от Binance для автоматических и ручных регулярных покупок криптовалюты.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ПроцедураИИ и агентытип 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
50/100
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: 1. 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 50/100

    • 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: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (binance-dca) не совпадает с папкой (binance-dca-test)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 637 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 422 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

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