SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC polymarket-correlation

Обнаруживает некорректные цены корреляций между прогнозными рынками Polymarket. Поиск арбитража между рынками для AI-агентов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Detect mispriced correlations between Polymarket prediction markets. C…»

Detect mispriced correlations between Polymarket prediction markets. Cross-market arbitrage finder for AI agents.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 11 файлов тело ≈ 767 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 31 ч назад

Обнаруживает некорректные цены корреляций между прогнозными рынками Polymarket.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность

АнализаторИИ и агентыРазработкатип 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
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token src/dashboard.py:14
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    PAYMENT_WALLET = os.environ.get("PAYMENT_WALLET", "0xB8…945")
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token src/dashboard.py:15
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    USDC_CONTRACT = "0x83…913"  # USDC on Base
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token src/x402.py:14
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    PAYMENT_WALLET = os.environ.get("PAYMENT_WALLET", "0xB8…945")
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token src/x402.py:16
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    USDC_CONTRACT = "0x83…913"  # USDC on Base
    в кавычках

Просканировано файлов: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (polymarket-correlation) не совпадает с папкой (polyedge)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 15
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 767 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • +3Длина description 113: рекомендуется 120–800 символов
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.