SKILLEMALL.ai

AB popper-market-challenger

Брокер рыночных тезисов, ориентированный на фальсификацию, для рынков A-shares и США. Используйте, когда пользователь просит оспорить существующий рыночный тезис, утренний брифинг, обзор закрытия, прогноз режима, заметку о позиционировании или нарратив катализатора, разлагая его на фальсифицируемые утверждения, проверяя доказательства, определяя самые быстрые опровергающие сигналы или решая, выживает ли базовый сценарий.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Falsification-oriented market thesis challenger for A-shares and U.S.…»

Falsification-oriented market thesis challenger for A-shares and U.S. markets. Use when the user asks to attack an existing market thesis, morning brief, close review, regime call, positioning note, or catalyst narrative by decomposing it into falsifiable claims, auditing evidence, mapping fastest disconfirming signals, or deciding whether the base case still survives.

ClawHub Agent Skills автор: luckycatL v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 602 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Брокер рыночных тезисов, ориентированный на фальсификацию, для рынков A-shares и США.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктураМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 90
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1602 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Скилл сам сортирует и ранжирует выдачу: это работа системы на той стороне, а не модели

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 371 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 24 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 90 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only market thesis review skill with no code, install behavior, credentials, persistence, or hidden data access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.