SKILLEMALL.ai

AC trade-tracker

Отслеживание транзакций и анализ атрибуции v1.1.0. Построчное отслеживание прибыли и убытков из записей транзакций, атрибуция по акциям/месяцам/кварталам/годам, анализ торговых издержек (комиссия + проскальзывание), анализ времени удержания, классификация тегов стратегии, сравнение нескольких стратегий, гистограмма прибыли и убытков в ASCII. Использовать когда: необходимо проанализировать записи транзакций, провести атрибуционный анализ, увидеть распределение прибыли и убытков по акциям/периодам, провести анализ издержек, структуру удержания. 🎉 v1.1.0 Новое: - Помесячная/поквартальная/погодовая декомпозиция атрибуции (--by month/quarter/year) - Анализ торговых издержек (--cost: доля комиссии, оценка проскальзывания) - Анализ времени удержания (--hold: среднее количество дней удержания, группировка по диапазонам) - Классификация тегов стратегии (--tag: сводка по тегам стратегии) - Сравнение нескольких стратегий/периодов (--compare) - Гистограмма прибыли и убытков в ASCII (--chart: стиль графика свечей) - Автоматическое распознавание большего количества форматов дат Ключевые слова для триггера: анализ транзакций, атрибуционный анализ, статистика транзакций, доход от инвестиций, анализ удержания Область применения: записи транзакций CSV (включая прибыль/убыток, столбцы даты) Режим работы: полностью локальный

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«交易追踪与归因分析 v1.1.0。从交易记录逐笔追踪盈亏、 按股票/月度/季度/年度归因、交易成本分析(佣金+滑点)、 持仓时间分析、策略标…»

交易追踪与归因分析 v1.1.0。从交易记录逐笔追踪盈亏、 按股票/月度/季度/年度归因、交易成本分析(佣金+滑点)、 持仓时间分析、策略标签归类、多策略对比、ASCII盈亏分布图。 Use when: 需要复盘交易记录、归因分析、 查看按股票/时间段的盈亏分布、成本分析、持仓结构。 🎉 v1.1.0 新增: - 月度/季度/年度归因分解(--by month/quarter/year) - 交易成本分析(--cost: 佣金占比、滑点估算) - 持仓时间分析(--hold: 平均持仓天数、区间分组) - 策略标签归类(--tag: 按策略标签汇总) - 多策略/多时段对比(--compare) - ASCII盈亏分布图(--chart: K线图风格) - 自动识别更多日期格式 触发关键词:交易复盘、归因分析、交易统计、投资收益、持仓分析 适用范围:CSV 交易记录(含盈亏、日期列) 运行模式:纯本地

ClawHub Agent Skills автор: ChengQian v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 566 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 22 ч назад

Отслеживание транзакций и анализ атрибуции v1.1.0. Построчное отслеживание прибыли и убытков из записей транзакций, атрибуция по…

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураДанные 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
C
50/100
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

    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: 7. 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 50/100

    • 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
    • 75Шаги. Шагов: 3
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 566 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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 410 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a local trade-analysis skill that reads a user-selected CSV and optionally writes a user-selected JSON report.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 19 июл. 2026 г.