SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC dune-analytics-api

API Dune Analytics для запросов данных блокчейна. Используйте для: (1) обнаружения таблиц и проверки схем, (2) выполнения/обновления запросов Dune, (3) оптимизации SQL-запросов для сетей Solana/EVM, (4) понимания различий между dex.trades и dex_aggregator.trades, (5) работы с транзакциями Solana и разбором логов, (6) управления параметрами и результатами запросов, (7) загрузки данных CSV/NDJSON в таблицы Dune, (8) поиска декодированных таблиц по адресу контракта, (9) поиска в документации Dune. Триггеры: запрос Dune, данные блокчейна, DEX-сделки, транзакции Solana, ончейн-аналитика, оптимизация запросов, загрузка данных, загрузка CSV, обнаружение таблиц, поиск таблиц, проверка схемы, поиск по адресу контракта, декодированные таблицы, поиск в документации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Dune Analytics API for blockchain data queries. Use for: (1) Discoveri…»

Dune Analytics API for blockchain data queries. Use for: (1) Discovering tables and inspecting schemas, (2) Executing/refreshing Dune queries, (3) SQL query optimization for Solana/EVM chains, (4) Understanding dex.trades vs dex_aggregator.trades, (5) Working with Solana transactions and log parsing, (6) Managing query parameters and results, (7) Uploading CSV/NDJSON data to Dune tables, (8) Finding decoded tables by contract address, (9) Searching Dune documentation. Triggers on: Dune query, blockchain data, DEX trades, Solana transactions, on-chain analytics, query optimization, data upload, CSV upload, table discovery, find table, schema inspection, contract address lookup, decoded tables, search docs.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 8 файлов тело ≈ 1 411 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 35 ч назад

API Dune Analytics для запросов данных блокчейна.

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

ИнтеграцияДанные 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
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
87
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
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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/table-discovery.md:225
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      tables = find_tables_by_contract(client, "0x1f…984", "ethereum")
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/wallet-analysis.md:246
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      'So11…112',  -- WSOL
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/wallet-analysis.md:247
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      '0xC0…Cc2'   -- WETH
      в кавычках

    Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    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
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 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: 5
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1411 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 714 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.