SKILLEMALL.ai

BC investoday-stock-message-analysis

Анализ новостей по отдельным акциям на фондовом рынке Китая (A-shares). Фокусируется на недавних новостях, настроениях, подтверждении от институтов и реакции рынка. На основе финансового интерфейса данных Jinri Touzi автоматически определяет код акции и выводит структурированный отчет с анализом новостей. Ключевые слова: недавние новости, новостной фон, анализ новостей, событийный драйвер, позитивные/негативные новости, катализатор, рисковые новости.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«面向A股个股消息解读,聚焦近期新闻、事件情绪、机构验证与市场反馈。基于今日投资金融数据接口,自动识别股票代码并输出结构化消息解读报告。触发词…»

面向A股个股消息解读,聚焦近期新闻、事件情绪、机构验证与市场反馈。基于今日投资金融数据接口,自动识别股票代码并输出结构化消息解读报告。触发词:最近新闻、消息面、消息解读、事件驱动、利好利空、催化、风险消息。

ClawHub Agent Skills автор: investoday v1.4.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 235 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Анализ новостей по отдельным акциям на фондовом рынке Китая (A-shares).

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

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
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: 44
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1235 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
  • +3Длина description 103: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a finance news-analysis skill whose external lookups fit its stated purpose, with only a minor over-broad activation concern.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.