BD factorlab
FactorLab — Инструмент анализа многофакторного отбора акций на основе открытых исследований в области количественных финансов. Оценивает акции A-share по трем факторам (идеальный разворот/идеальная амплитуда/длинный импульс) и дает четкие рекомендации по покупке (настоятельно рекомендуется к покупке/рекомендуется к покупке/наблюдать/не рекомендуется к покупке). Активируется, когда пользователь спрашивает, стоит ли покупать акции, анализ факторов, многофакторную оценку, рекомендации по отбору акций, оценку акций, количественный анализ.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«FactorLab 因子实验室 — 基于开源金工研报的多因子选股分析工具。对A股股票进行因子切割论（理想反转/理想振幅/长端动量）三因子评分…»
FactorLab 因子实验室 — 基于开源金工研报的多因子选股分析工具。对A股股票进行因子切割论（理想反转/理想振幅/长端动量）三因子评分，给出明确的购买建议（强烈推荐买入/建议买入/观望/不建议买入）。当用户询问某只股票是否值得买入、是否值得购买、因子分析、多因子评分、选股建议、股票评分、量化分析时触发此技能。
FactorLab — Инструмент анализа многофакторного отбора акций на основе открытых исследований в области количественных финансов.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created"
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 29
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 696 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 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 158 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.