SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD BaoStock 金融数据

Получение исторических данных K-линий A-акций, квартальных финансовых данных, макроэкономических данных, акций индексных компонентов и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«获取A股历史K线数据、季频财务数据、宏观经济数据、板块成分股等…»

获取A股历史K线数据、季频财务数据、宏观经济数据、板块成分股等

ClawHub Agent Skills автор: jasonpro22 v1.0.1 MIT-0 9 файлов тело ≈ 1 905 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Получение исторических данных K-линий A-акций, квартальных финансовых данных, макроэкономических данных, акций индексных компонентов и т.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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
79/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
48
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
0
Входы и предусловия вес 11
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token docs/python_api_full.txt:1
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "首页\nBaostock知识库\n交易技术商城\n统计与数据\n登录\n注册\n平台介绍\nPython API文档\n--A股K线数据\n--PY开发资源\n--指数数据\n--估值指标(日频)\n--除权除息信息\n--复权因子信息\n--季频盈利能力\n--季频营运能力\n--季频成长能力\n--季频偿债能力\n--季频现金流量\n--季频杜邦指数\n--季频业绩快报\n--季频业绩预告\
    в кавычках

Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-short description короче 40 символов: модели не хватит сигнала для срабатывания
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "read_when"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (BaoStock 金融数据) не совпадает с папкой (baostock-tt-skills)
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 52
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1905 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 31: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 37 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 52 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 48.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent BaoStock market-data and technical-analysis skill, but its trading-style outputs should be treated cautiously because one RSI calculation appears mislabeled.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.