AD polymarket-macro-inflation-chain-trader
Трехэтапный трейдер макроэкономических цепных реакций для Polymarket. Связывает давление на сырьевые товары (нефть, WTI, сырая нефть) через инфляционные ожидания и ожидания по ставкам (ФРС, FOMC) с рынками, зависящими от пороговых значений акций (NVIDIA, S&P, Nasdaq). Когда сырьевые товары растут, а акции еще не скорректировались, продает оптимизм в отношении акций. Когда сырьевые товары падают, а акции чрезмерно реагируют, покупает перепроданный минимум. Большинство трейдеров думают в рамках отдельных категорий — этот навык связывает три макроэкономических уровня для поиска альфы расхождений.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Three-step macro chain reaction trader for Polymarket. Chains commodit…»
Three-step macro chain reaction trader for Polymarket. Chains commodity pressure (oil, WTI, crude) through inflation and rate expectations (Fed, FOMC) to equity-threshold markets (NVIDIA, S&P, Nasdaq). When commodities surge but equities havent corrected, sells equity optimism. When commodities crash and equities overreact, buys the oversold dip. Most traders think in single categories -- this skill chains three macro layers to find divergence alpha.
Трехэтапный трейдер макроэкономических цепных реакций для Polymarket.
Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 16
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1620 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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 454 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.