SKILLEMALL.ai

BC stock-portfolio-advisor

Анализирует выбранные акции A-share и портфель, получает рыночные данные, финансовые отчеты, риски и новости, рассчитывает оценку стоимости и независимую оценку торговой среды по отраслям, выводит оценку стоимости в сценариях фундаментальных показателей, пробелы в данных и рекомендации по конфигурации, ограниченные политикой риска пользователя, а также генерирует автономный HTML-отчет. Применяется для диагностики акций, анализа портфеля, оценки инвестиционной стоимости и запросов на конфигурацию портфеля; не выполняет автоматические сделки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«分析A股自选与持仓,获取行情、财报、风险与新闻,按行业计算价值评分和独立交易环境分,输出基本面情景估值、数据缺口及受用户风险政策约束的配置参…»

分析A股自选与持仓,获取行情、财报、风险与新闻,按行业计算价值评分和独立交易环境分,输出基本面情景估值、数据缺口及受用户风险政策约束的配置参考,并生成离线HTML报告。适用于股票诊断、持仓复盘、投资价值评分和组合配置请求;不自动下单。

ClawHub Hermes автор: HoLauv v0.1.0 MIT-0 30 файлов тело ≈ 1 054 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Анализирует выбранные акции A-share и портфель, получает рыночные данные, финансовые отчеты, риски и новости, рассчитывает оценку стоимости и независимую…

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
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
62
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.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 29. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 117 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"

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: 5
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1054 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 117: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -38 из 13 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill fits a stock-analysis use case, but it should be reviewed because it auto-runs an external npm data tool and has a local snapshot-write bug that could overwrite portfolio JSON files.
LLM: suspicious (high) · 7 сент. 2026 г.