SKILLEMALL.ai
EN Войти

AF kubera

Читает и управляет данными портфеля Kubera.com (чистая стоимость, активы, долги, распределение, владения). Используйте, когда пользователь спрашивает о своих финансах, чистой стоимости, портфеле, инвестициях, владениях, распределении активов или хочет обновить значения активов в Kubera. Работает с любым ИИ-агентом или CLI, который может запускать скрипты Python.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Read and manage Kubera.com portfolio data (net worth, assets, debts, a…»

Read and manage Kubera.com portfolio data (net worth, assets, debts, allocation, holdings). Use when a user asks about their finances, net worth, portfolio, investments, holdings, asset allocation, or wants to update asset values in Kubera. Works with any AI agent or CLI that can run Python scripts.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 3 файла тело ≈ 367 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 30 ч назад

Читает и управляет данными портфеля Kubera.com (чистая стоимость, активы, долги, распределение, владения). Используйте, когда пользователь спрашивает о своих…

Как процесс F 34/100 · Не запустится — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияРазработкаТексты и документыИИ 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
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
34/100
Не запустится
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: 3. 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 34/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (kubera) не совпадает с папкой (kubera-skill)
    • 50Шаги. Шагов: 2
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 367 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)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 300 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.