SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC trump-sentiment

Навык анализа общественного мнения о Трампе. Отслеживает высказывания и действия Трампа через различные каналы (Truth Social/X поиск/Google News实时/страницы влиятельных лиц), сопоставляет с реакцией рынка для поддержки инвестиционных решений. Активация: «/trump», «Анализ общественного мнения о Трампе». 📢 WeChat Public Account: PM熊叔 (создание инвестиционно-исследовательской команды для компании одного человека).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Trump 舆情分析 Skill。通过多渠道覆盖（Truth Social/X搜索/Google News实时/大V主页）捕获 Trump…»

Trump 舆情分析 Skill。通过多渠道覆盖（Truth Social/X搜索/Google News实时/大V主页）捕获 Trump 言行，结合市场反应验证，辅助投资决策。触发：「/trump」「分析Trump舆情」。📢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 80 файлов тело ≈ 1 076 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Навык анализа общественного мнения о Трампе.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Процедуратип 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
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
72
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 · 6

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 6
  • низкая Обфускация obf-base64-blob data/forced_run_20260405_0309.json:14
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "link":  "https://news.google.com/rss/articles/CBMi…RIR
    в кавычках
  • низкая Обфускация obf-base64-blob data/forced_run_20260405_0309.json:21
    Длинный blob, похожий на base64 (определение детектора / чёрного списка)
    "link":  "https://news.google.com/rss/articles/CBMi…BrN
    детектор
  • низкая Обфускация obf-base64-blob data/forced_run_20260405_0309.json:28
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "link":  "https://news.google.com/rss/articles/CBMi…RaU
    в кавычках
  • низкая Обфускация obf-base64-blob data/forced_run_20260405_0309.json:35
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "link":  "https://news.google.com/rss/articles/CBMi…VtV
    в кавычках
  • низкая Обфускация obf-base64-blob data/forced_run_20260405_0309.json:42
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "link":  "https://news.google.com/rss/articles/CBMi…N0V
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token input_data.json:117
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "url": "https://en.wikipedia.org/wiki/2025%E2%80%932026_Iran%E2%80%93Un…ons",
    детектор

Просканировано файлов: 80. 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: 42
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1076 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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 137 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a coherent Trump-market monitoring tool, but it has under-scoped automated reporting, external Feishu delivery, investment guidance risks, and mismatched high-impact permission metadata.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.