SKILLEMALL.ai

AB hk-stock-predictor

Анализируйте акции, котирующиеся в Гонконге, и создавайте готовые к прогнозированию тезисы на основе ценового движения, фундаментальных показателей, технических данных, южнонаправленных потоков, премии AH, ликвидности и катализаторов событий. Используйте, когда пользователи запрашивают 港股, 港股通, 恒生, 港股预测, AH 溢价, 南向资金, или при преобразовании исследований гонконгских акций в ограниченные по времени прогнозируемые вопросы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze Hong Kong listed stocks and produce prediction-ready theses fr…»

Analyze Hong Kong listed stocks and produce prediction-ready theses from price action, fundamentals, technicals, southbound flows, AH premium, liquidity, and event catalysts. Use when users ask for 港股, 港股通, 恒生, 港股预测, AH 溢价, 南向资金, or when turning HK stock research into time-bounded forecastable questions.

ClawHub Agent Skills автор: chinasong v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 190 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Анализируйте акции, котирующиеся в Гонконге, и создавайте готовые к прогнозированию тезисы на основе ценового движения, фундаментальных показателей…

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 72/100

    • 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
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 52
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1190 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 305 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 52 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is not visibly malicious, but it can direct high-impact crypto repair actions without enough built-in transaction safety controls.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.