SKILLEMALL.ai

AD stock-pe-pb-analyzer

Профессиональный инструмент для анализа исторических уровней PE/PB акций. Использует API BaoStock для получения реальных данных по акциям, рассчитывает исторические процентили PE и PB акций за последние десять лет. Применяется для: 1) запроса исторического уровня оценки PE/PB отдельной акции; 2) оценки текущей оценки относительно исторических уровней; 3) предоставления данных для оценки при принятии инвестиционных решений. Поддерживает запрос всех акций A-акций по названию (например, Guizhou Maotai) или коду (например, 600519).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«分析股票PE/PB历史水位的专业工具。使用BaoStock API获取真实股票数据,计算股票在过去十年中的PE、PB历史百分位水位。适用于:…»

分析股票PE/PB历史水位的专业工具。使用BaoStock API获取真实股票数据,计算股票在过去十年中的PE、PB历史百分位水位。适用于:1)查询单个股票的PE/PB历史估值水平;2)评估当前估值相对于历史的高低位置;3)为投资决策提供估值参考数据。支持通过股票名称(如贵州茅台)或代码(如600519)查询A股所有股票。

ClawHub Agent Skills автор: caoyachao v0.1.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 298 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Профессиональный инструмент для анализа исторических уровней PE/PB акций.

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

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
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
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: 4. 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 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (stock-pe-pb-analyzer) не совпадает с папкой (stock-pe-pb-analyzer-skill)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 16
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 298 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 162 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a straightforward stock valuation analyzer that queries BaoStock and computes PE/PB percentile reports.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.