SKILLEMALL.ai

AC desk-trade-lifecycle

Сквозная процедура одной сделки на платформе HyperGrok — от идеи до проверенного, задокументированного результата — с форматом тикета, указанием ответственного за каждый этап и определением того, что означает «выполнено». Используйте всякий раз, когда пользователь хочет открыть, скорректировать или закрыть позицию, или когда любой бот собирается использовать путь записи на бирже.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«The end-to-end procedure for one trade on the HyperGrok desk - from an…»

The end-to-end procedure for one trade on the HyperGrok desk - from an idea to a reviewed, journaled result - with the ticket format, who owns each stage, and what "done" looks like. Use whenever the user wants to open, adjust or close a position, or whenever any Bot is about to touch the exchange write path.

ClawHub Agent Skills автор: Galleon Labs v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 558 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Сквозная процедура одной сделки на платформе HyperGrok — от идеи до проверенного, задокументированного результата — с форматом тикета, указанием…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ПроцедураФинансыЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
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: 2. 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 59/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (desk-trade-lifecycle) не совпадает с папкой (hypergrok-desk-trade-lifecycle)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 75Шаги. Шагов: 3
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1558 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 310 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a clearly disclosed trading-desk procedure that requires risk review and explicit user approval before exchange actions.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 авг. 2026 г.