SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC n0ir-defi-yield-scout

n0ir DeFi Yield Scout — создан n0ir Labs (n0ir.ai). Сканируйте и сравнивайте возможности фарминга доходности USDC на Base и Arbitrum, используя тот же набор протоколов, что и автономный агент доходности n0ir. Находите лучшие ставки APY, сравнивайте доходность хранилищ и анализируйте историческую производительность через DeFiLlama. Охватывает протоколы из белого списка n0ir: Morpho, Euler v2, Aave v3, Compound v3, Moonwell, Silo v2, Lazy Summer, Harvest Finance, 40 Acres, Wasabi, Yo Protocol. Используйте для сравнения фарминга доходности, доходности стейблкоинов, ставок USDC, ранжирования APY хранилищ, анализа точки безубыточности, истории трендов APY, обзора рисков протокола, оптимизации доходности DeFi, стратегии хранилищ n0ir, сравнения хранилищ ERC-4626, ранжирования с учетом TVL, межсетевого сравнения доходности, чистой доходности с учетом газа.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«n0ir DeFi Yield Scout — built by n0ir Labs (n0ir.ai). Scan and compare…»

n0ir DeFi Yield Scout — built by n0ir Labs (n0ir.ai). Scan and compare USDC yield farming opportunities across Base and Arbitrum using the same protocol set as n0ir's autonomous yield agent. Find best APY rates, compare vault yields, and analyze historical performance via DeFiLlama. Covers n0ir-whitelisted protocols: Morpho, Euler v2, Aave v3, Compound v3, Moonwell, Silo v2, Lazy Summer, Harvest Finance, 40 Acres, Wasabi, Yo Protocol. Use for yield farming comparison, stablecoin returns, USDC rates, vault APY ranking, breakeven analysis, APY trend history, protocol risk overview, DeFi yield optimization, n0ir vault strategy, ERC-4626 vault comparison, TVL-weighted ranking, cross-chain yield comparison, gas-adjusted net returns.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 3 файла тело ≈ 1 207 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

n0ir DeFi Yield Scout — создан n0ir Labs (n0ir.ai). Сканируйте и сравнивайте возможности фарминга доходности USDC на Base и Arbitrum, используя тот же набор…

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторИИ 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
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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/protocols.md:111
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      - **USDC address:** `0x83…913` (native Circle USDC)
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/protocols.md:116
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      - **USDC address (native):** `0xaf…831`
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/protocols.md:117
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      - **USDC.e address (bridged):** `0xFF…CC8`
      в кавычках

    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 52/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 85Шаги. Шагов: 20, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1207 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 737 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (5 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: 94.