SKILLEMALL.ai

BC niu-yao-stock-picker

Система количественной оценки "бычьих демонических акций" в сверхкороткой торговле на фондовом рынке Китая. На основе шести измерений: силы темы, активности акций, внутридневного прироста, коэффициента оборота, рыночных настроений и высоты последовательных повышений, отбирает кандидатов на лидера с наибольшей стоимостью перехвата из пула акций, достигших дневного лимита за последние 3 дня. Используйте, когда пользователь нуждается в: (1) отборе сильных акций/демонических акций для сверхкороткой торговли на фондовом рынке Китая (2) анализе стоимости перехвата пула акций, достигших дневного лимита (3) построении модели оценки для отбора акций в сверхкороткой торговле (4) автоматической отправке результатов оценки после закрытия рынка ежедневно (5) обсуждении силы темы и оценки активности акций.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A股超短线"牛妖股"量化评分体系。基于题材强度、股性、开盘涨幅、换手率、市场情绪和连板高度六维评分,从近3日涨停池中筛选最具接力价值的龙头候…»

A股超短线"牛妖股"量化评分体系。基于题材强度、股性、开盘涨幅、换手率、市场情绪和连板高度六维评分,从近3日涨停池中筛选最具接力价值的龙头候选。当用户需要:(1) 筛选A股短线强势股/妖股 (2) 分析涨停池接力价值 (3) 构建超短线选股评分模型 (4) 每日收盘后自动跑分推送 (5) 讨论题材强度与股性评分时触发使用。

ClawHub Agent Skills автор: Martin Yan v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 402 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Система количественной оценки "бычьих демонических акций" в сверхкороткой торговле на фондовом рынке Китая.

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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
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: 5. 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")

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: 17
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 402 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -224 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 162 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed A-share stock-screening report generator with no evidence of hidden credential access, destructive behavior, or data exfiltration.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.