SKILLEMALL.ai
EN Войти

BF TradingView技术指标分析助手 (Public)

Набор инструментов для технического анализа на Python, преобразованный из 100 популярных индикаторов TradingView Pine Script, предоставляющий профессиональные расчеты, анализ и визуализацию технических индикаторов

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于100个热门TradingView Pine Script指标转换的Python技术分析工具集，提供专业的技术指标计算、分析和可视化功能…»

基于100个热门TradingView Pine Script指标转换的Python技术分析工具集，提供专业的技术指标计算、分析和可视化功能

ClawHub Agent Skills автор: luokeer52 v1.0.1 MIT-0 6 файлов тело ≈ 64 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Набор инструментов для технического анализа на Python, преобразованный из 100 популярных индикаторов TradingView Pine Script, предоставляющий профессиональные…

Как процесс F 34/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

СправочникИнфраструктуратип 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
75/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
38
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
34/100
Не запустится
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

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: 6. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "skill_key"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "original_skill_key"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "encapsulation_target"

Процессный рейтинг: все десять параметров 34/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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 (TradingView技术指标分析助手 (Public)) не совпадает с папкой (100-indicators-analysis)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 64 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 70: рекомендуется 120–800 символов
  • +4Структура: 0 заголовков, инструкции сложно сканировать
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -15Тело SKILL.md короче 300 символов: скилл почти пустой
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 38.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed Prana remote wrapper that forwards user requests and handles Prana API credentials, with sensitive but documented behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.