SKILLEMALL.ai
EN Войти

B akshare_backtest

A股量化策略回测工具。基于 AkShare 获取历史行情数据，模拟执行强势股轮动策略。 支持自定义初始资金、回测周期、止盈止损参数。输出收益曲线、买卖记录、月度统计。 适用于验证"涨停基因+均线多头+量价配合"等短线策略的历史表现。

ClawHub Agent Skills автор: Gingin v1.0.2 MIT-0 3 файла тело ≈ 423 токенов открыть источник ↗ проанализирован 7 ч назад

A股量化策略回测工具。基于 AkShare 获取历史行情数据，模拟执行强势股轮动策略。 支持自定义初始资金、回测周期、止盈止损参数。输出收益曲线、买卖记录、月度统计。 适用于验证"涨停基因+均线多头+量价配合"等短线策略的历史表现。

ПроцедураРазработкаДанные и аналитикатип 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
B
87/100
Общая оценка
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Тесты бонус
0

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для срабатывания.
  2. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  3. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

Lint

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессная зрелость 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (akshare_backtest) не совпадает с папкой (backtest)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 17
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 423 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)
  • +3Длина description 116: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent stock backtesting skill that installs common Python data packages, fetches market data, and writes local CSV results.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.