SKILLEMALL.ai

A pythongo

answer questions about pythongo code, docs, callbacks, errors, modules, functions, marketcenter, paramsmap, instrument_id, exchange, kline data, and strategy examples. use when the user asks about pythongo implementation, behavior, interfaces, usage, installation, faq, or wants pythongo code examples based on the bundled codebase, docs_indexed, docs_normalized, examples.md, and pyi reference markdown files.

ClawHub Agent Skills автор: PythonGO v1.0.0 MIT-0 80 файлов тело ≈ 2 907 токенов открыть источник ↗ проанализирован 15 ч назад
СправочникРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
A
94/100
Общая оценка
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Тесты бонус
0

Как улучшить

  1. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  2. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 80. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

Lint

✓ Lint: замечаний нет

Процессная зрелость 49/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 291
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2907 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 410 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 55 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 291 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent PythonGO documentation helper, but its bundled trading, installer, and debugging examples should be followed carefully.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.