SKILLEMALL.ai

BD akshare-a-stock

Инструмент для количественного анализа данных A-акций, основанный на библиотеке AkShare для получения данных о рыночной конъюнктуре, финансовых данных, анализе секторов и т. д. акций A-акций, Гонконга, США. Используется для ответов на вопросы о запросах акций, рыночных данных, финансовом анализе, денежных потоках, списках лидеров, резких взлетах и падениях, IPO новых акций, маржинальном финансировании и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A股量化数据分析工具,基于AkShare库获取A股、港股、美股行情、财务数据、板块分析等。用于回答关于股票查询、行情数据、财务分析、资金流向…»

A股量化数据分析工具,基于AkShare库获取A股、港股、美股行情、财务数据、板块分析等。用于回答关于股票查询、行情数据、财务分析、资金流向、龙虎榜、涨停跌停、新股IPO、融资融券等问题。

ClawHub Agent Skills автор: Logan Reed v1.0.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 2 194 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Инструмент для количественного анализа данных A-акций, основанный на библиотеке AkShare для получения данных о рыночной конъюнктуре, финансовых данных…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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

  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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 5. 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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2194 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 20. 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 94: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 42 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +4Есть примеры (32 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a straightforward AkShare stock-data helper with no evidence of hidden persistence, credential use, destructive actions, or unrelated behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.