SKILLEMALL.ai

AC alphagbm-macro-view

Отслеживайте макропеременные, которые действительно влияют на ваш портфель — VIX, US10Y, DXY, золото, нефть и т. д. — с автоматическим расчетом влияния на активы пользователя. Каждый отслеживаемый индикатор возвращает текущее значение, изменение и сгенерированный ИИ анализ влияния, связанный с профилями пользователя. Используйте, когда: добавляете макроиндикатор, запрашиваете текущую макропанель, спрашиваете, как VIX влияет на портфель. Активируется: «отслеживать VIX», «текущая доходность 10-летних облигаций», «как дела у доллара», «добавить золото в мой макромониторинг», «удалить US10Y», «宏观指标», «美债利率», «美元指数», «VIX恐慌指数».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Track the macro variables that actually move your portfolio — VIX, US1…»

Track the macro variables that actually move your portfolio — VIX, US10Y, DXY, gold, oil, etc. — with auto-computed impact on user's holdings. Each tracked indicator returns current value, change, and AI-generated impact analysis linked to the user's profiles. Use when: adding a macro indicator, pulling current macro dashboard, asking how VIX affects the portfolio. Triggers on: "track VIX", "current 10-year yield", "how's the dollar doing", "add gold to my macro watch", "remove US10Y", "宏观指标", "美债利率", "美元指数", "VIX恐慌指数".

ClawHub Agent Skills автор: Clement Gu v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 247 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 18 ч назад

Отслеживайте макропеременные, которые действительно влияют на ваш портфель — VIX, US10Y, DXY, золото, нефть и т.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 0. 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 63/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 16, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1247 токенов

    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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 525 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is coherent, but it can use an external API to retrieve portfolio-linked financial analysis under broad triggers.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 23 июл. 2026 г.