SKILLEMALL.ai

BC beergaao

Инструмент количественного анализа акций A-share / Hong Kong / US stock, предоставляющий технический анализ, генерацию стратегий, тестирование на исторических данных и управление рисками.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A股/港股/美股量化分析工具,提供技术分析、策略生成、回测验证和风险管理功能…»

A股/港股/美股量化分析工具,提供技术分析、策略生成、回测验证和风险管理功能

ClawHub Agent Skills автор: GanJiaKouN16 v3.3.5 MIT-0 57 файлов тело ≈ 1 070 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Инструмент количественного анализа акций A-share / Hong Kong / US stock, предоставляющий технический анализ, генерацию стратегий, тестирование на исторических…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
61
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
0
Входы и предусловия вес 11
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Утечка данных read-dotenv AGENTS.md:44
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env

Просканировано файлов: 46. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-short description короче 40 символов: модели не хватит сигнала для срабатывания
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 34
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1070 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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)
  • +3Длина description 38: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a legitimate stock-analysis skill, but it needs Review because it creates an optional brokerage trading context while documenting itself as data-only and non-trading.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.