BF xiaozhi-stock
Аналитический движок A-акций Xiaozhi — профессиональный навык анализа A-акций, объединяющий четыре источника данных, трехмерную структуру анализа, ортогональную систему двойного скоринга, механизм перекрестной проверки и мониторинг в реальном времени с 7 правилами. Поддерживает запрос рыночной конъюнктуры в реальном времени, глубокий анализ отдельных акций, оценку настроений рынка, сканирование горячих секторов, количественный отбор акций, вывод торговых стратегий, управление пулом акций, мониторинг и оповещение в реальном времени (7 правил/трехуровневая классификация/интеллектуальная частота). Активируется, когда пользователь запрашивает информацию о рыночной конъюнктуре A-акций, анализ отдельных акций, инвестиционные рекомендации. Применяется для базовых запросов по A-акциям Шанхая и Шэньчжэня (с префиксами 60/00/30/68), а также по Пекинской фондовой бирже, Гонконгской фондовой бирже и фондовому рынку США.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«小智A股分析引擎 — 融合四家数据源、三维分析框架、正交双评分体系、对抗验证机制、 7大规则实时监控预警的专业A股分析技能。 支持实时行情查…»
小智A股分析引擎 — 融合四家数据源、三维分析框架、正交双评分体系、对抗验证机制、 7大规则实时监控预警的专业A股分析技能。 支持实时行情查询、个股深度分析、大盘情绪判断、热点板块扫描、量化选股、 交易策略输出、股票池管理、实时监控预警（7大规则/三级分级/智能频率）。 当用户询问A股行情、个股分析、投资建议时触发。 适用于沪深A股（60/00/30/68开头）及北交所、港股、美股基础查询。
Аналитический движок A-акций Xiaozhi — профессиональный навык анализа A-акций, объединяющий четыре источника данных, трехмерную структуру анализа…
Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/thsdk-usage.md
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/thsdk-usage.md - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "trigger_priority"
Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/thsdk-usage.md
- 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
- 100Шаги. Шагов: 27
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3156 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 15. 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
- -249 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -43 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 197 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 49 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
- +4Есть примеры (23 блоков кода)
- +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.