SKILLEMALL.ai
EN Войти

AD dashu-investment

Навык отбора акций по теории инвестирования «Большое число». Активируется, когда пользователь упоминает «инвестирование большого числа», «отбор акций по теории инвестирования большого числа», «30 отраслей большого числа инвестиций», «метод инвестирования Ци Дунпина». Выполняет отбор акций ведущих компаний в недооцененных отраслях, выдает 30 вариантов отраслевого распределения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«大数投资理论选股技能。当用户提到"大数投资"、"用大数投资理论选股"、"大数投资30个行业"、"齐东平投资法"时激活。执行低估值行业龙头股筛…»

大数投资理论选股技能。当用户提到"大数投资"、"用大数投资理论选股"、"大数投资30个行业"、"齐东平投资法"时激活。执行低估值行业龙头股筛选，输出30个行业配置方案。

ClawHub Agent Skills автор: dewen2018 v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 380 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Навык отбора акций по теории инвестирования «Большое число».

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

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
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 (dashu-investment) не совпадает с папкой (dashu-investment-1-0-0)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 380 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 84: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is an instruction-only stock-screening skill with no code execution or account access, but users should treat its investment suggestions as research rather than financial advice.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.