SKILLEMALL.ai

BC etf-holdings-predictor

Прогнозирование краткосрочного направления и величины колебаний ETF на основе взвешенного среднего 10 крупнейших акций из портфеля ETF. Введите тикер ETF (например, sh510050, sz159915), система автоматически получит данные о составе, проведет технический анализ каждой акции, изучит денежные потоки и, комбинируя с сигналами самого ETF для перекрестной проверки, выдаст взвешенный прогноз и уровень достоверности. Ключевые слова: прогноз ETF, колебания ETF, направление ETF, анализ компонентов ETF, направление опционов ETF.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于ETF前10大重仓股权重加权,预测ETF短期涨跌方向与幅度。输入ETF代码(如sh510050、sz159915),自动拉取持仓、逐股技…»

基于ETF前10大重仓股权重加权,预测ETF短期涨跌方向与幅度。输入ETF代码(如sh510050、sz159915),自动拉取持仓、逐股技术面分析、资金流向,结合ETF自身信号交叉验证,输出加权预测结果与置信度。触发词:ETF预测、ETF涨跌、ETF方向、成分股分析、ETF期权方向。

ClawHub Agent Skills автор: bianchunhui v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 846 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 20 ч назад

Прогнозирование краткосрочного направления и величины колебаний ETF на основе взвешенного среднего 10 крупнейших акций из портфеля ETF.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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: 0. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 31
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 846 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Ответ описан самодельной разметкой (8 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 143 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed ETF market-analysis workflow, with the main caution that it may frame short-term predictions as trading guidance.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 12 июн. 2026 г.