SKILLEMALL.ai

BD Stock Monitor - 股票监控

Проводите разовую проверку позиций: прибыль/убыток, рост/падение, гэпы, скользящие средние и RSI и т. д. (без постоянного процесса, можно настроить пороги и файлы состояния). Используйте этот навык, когда пользователь говорит: «Помоги мне проверить, нужно ли предупреждать о моих позициях? Сработал ли мой ETF сегодня стоп-лосс?» или задает подобные вопросы о проверке позиций.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«对持仓做一次性检查:盈亏、涨跌、缺口、均线与 RSI 等(无常驻进程,可配阈值与状态文件)。当用户说:帮我检查一下持仓要不要告警?我的 ET…»

对持仓做一次性检查:盈亏、涨跌、缺口、均线与 RSI 等(无常驻进程,可配阈值与状态文件)。当用户说:帮我检查一下持仓要不要告警?我的 ETF 今天触发止损了吗?或类似持仓体检问题时,使用本技能。

ClawHub Agent Skills автор: 极速数据 v1.0.4 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 597 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Проводите разовую проверку позиций: прибыль/убыток, рост/падение, гэпы, скользящие средние и RSI и т.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 4. 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-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 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 (Stock Monitor - 股票监控) не совпадает с папкой (jisu-stock-monitor)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 21
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1597 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 98: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed one-time stock holdings checker that uses a Jisu API key, network quote lookups, and optional local state in ways that match its stated purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.