SKILLEMALL.ai

BC investoday-hotspot-event-decoding

Анализ рыночных трендов, тематических направлений и отраслевых событий, фокусировка на ключевых недавних событиях, логических цепочках, возможностях, рисках и последующих точках проверки. На основе интерфейса финансовых данных Jinri Touzi автоматически извлекает ключевые слова темы и выдает структурированный отчет по анализу событий-трендов. Триггерные слова: анализ трендов, тематические события, катализаторы направления, какие важные события произошли недавно, что означает этот тренд.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«面向市场热点、主题赛道与行业事件解码,聚焦近期核心事件、逻辑链条、机会风险与后续验证点。基于今日投资金融数据接口,自动提炼主题关键词并输出结…»

面向市场热点、主题赛道与行业事件解码,聚焦近期核心事件、逻辑链条、机会风险与后续验证点。基于今日投资金融数据接口,自动提炼主题关键词并输出结构化热点事件解码报告。触发词:热点解码、主题事件、赛道催化、最近有什么重要事件、这波热点意味着什么。

ClawHub Agent Skills автор: investoday v1.3.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 767 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Анализ рыночных трендов, тематических направлений и отраслевых событий, фокусировка на ключевых недавних событиях, логических цепочках, возможностях, рисках и…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
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.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "title"

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: 26
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 767 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 120 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a finance research helper that produces theme-level market event reports using a declared data dependency, with only minor routing ambiguity in its trigger phrases.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.