SKILLEMALL.ai

BC hk-stock-radar

Инструмент мониторинга рынков и общественного мнения Гонконга. Используется, когда пользователь спрашивает "Как дела на Гонконгской бирже", "Индекс Hang Seng", "Гонконгский рынок", "Рост/падение на Гонконгской бирже", "HK акции", "Мониторинг Гонконгской биржи", "Южный поток капитала". Поддерживает получение данных в реальном времени через API Oriental Fortune, интерфейсы Sina Finance и Yahoo Finance, а также мониторинг общественного мнения через RSS Google News и X/Twitter. 📢 WeChat Public Account: PM Bear Uncle (Создание инвестиционно-исследовательской команды из одного человека).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«港股行情与舆情监控工具。当用户询问「港股怎么样」「恒生指数」「港股大盘」「港股涨跌」「HK股」「港股行情监控」「南向资金」时使用。支持东方财…»

港股行情与舆情监控工具。当用户询问「港股怎么样」「恒生指数」「港股大盘」「港股涨跌」「HK股」「港股行情监控」「南向资金」时使用。支持东方财富港股API、新浪财经港股接口、Yahoo Finance获取实时行情,以及Google News RSS和X/Twitter舆情监控。📢微信公众号:PM熊叔(打造一人公司的投研团队)

ClawHub Agent Skills автор: Bear Xiong v1.0.1 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 159 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Инструмент мониторинга рынков и общественного мнения Гонконга.

Как процесс C 53/100 · 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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

  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: 7. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1159 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

  • +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
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -31 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 163 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This market-data skill is mostly coherent, but it asks the agent to use a logged-in X/Twitter browser session without clear consent or account-safety boundaries.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.