SKILLEMALL.ai

BD Market Structure Algorithm

Алгоритм торговли на основе правил с использованием Ichimoku (1H bias), Bollinger Bands, MACD, RSI(14) + 14-периодная сглаженная MA, Fib ratios, EMA Ribbon (5,8,13,21,50) и линейной регрессии. Рассчитывает оценку схождения (0-7) и генерирует четкие сигналы. Поддерживает все рынки. Без BOS, CHOCH, SMC, ICT. Только анализ — без автоматического исполнения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Rule-based trading algorithm using Ichimoku (1H bias), Bollinger Bands…»

Rule-based trading algorithm using Ichimoku (1H bias), Bollinger Bands, MACD, RSI(14) + 14-period smoothed MA, Fib ratios, EMA Ribbon (5,8,13,21,50), and Linear Regression. Calculates confluence score (0-7) and generates clear signals. Supports all markets. No BOS, CHOCH, SMC, ICT. Analysis only — no automatic execution.

ClawHub Agent Skills автор: bigedsherer-ctrl v1.0.1 2 файла тело ≈ 759 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Алгоритм торговли на основе правил с использованием Ichimoku (1H bias), Bollinger Bands, MACD, RSI(14) + 14-периодная сглаженная MA, Fib ratios, EMA Ribbon…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторConfluenceИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
79/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
48
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Implicit map keys need to be followed by map values at line 5, column 1: triggers: ["market structure scan", "scan market", "mss", "mss BTC", "scan ETH"… thinking=low ^^^^^^^^^^^^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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 (Market Structure Algorithm) не совпадает с папкой (market-structure-scan)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 85Шаги. Шагов: 23, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 759 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +4Структура: 0 заголовков, инструкции сложно сканировать
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 322 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 48.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a public market-analysis helper and the reviewed artifacts do not show credential use, persistence, destructive actions, or hidden behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.