SKILLEMALL.ai
EN Войти

B stock-factor

股票因子（Stock Factor）技能 —— 当前已收录 **1101 个因子（18 个因子族）**，为 AI 提供一套已收集、已转写、可由 QuantAll（全A解析）直接运行的 A 股因子清单（含 IC / IR / time_potential 等评估指标）。既可直接读取因子清单（scripts/output/*.xlsx）， 也可通过 run_task_file 执行 scripts/task/*.json 用 QuantAll 实时重算/更新因子参数。 已汇总 Qlib Alpha158、Qlib Alpha360、国泰君安 GTJA Alpha191、WorldQuant Alpha101（已全量转写）， 并补充 stock_daily（量价/估值/市值/换手等）、stock_report（财务质量/成长/偿债）两类基础因子， 以及 TA-Lib 技术指标 + 常用指标（KDJ/BIAS）共 84 个。 内置 gen_report.py 报告生成器：一键汇总全部因子族的 IC/IR 统计并生成可视化 HTML 报告。 触发：用户提到"股票因子""因子清单""因子库""因子分析""IC分析""Alpha158/360/191/101""选股因子" "更新因子""跑因子""因子报告"等量化关键词时。 不主动在普通股市聊天中触发，仅在用户有明确因子研究/选股需求时使用。 本技能依赖 QuantAll（全A解析）MCP 计算引擎，使用前需先安装并启动它。

ClawHub Agent Skills автор: mifochen v1.3.0 MIT-0 39 файлов тело ≈ 7 707 токенов открыть источник ↗ проанализирован 3 ч назад

股票因子（Stock Factor）技能 —— 当前已收录 1101 个因子（18 个因子族），为 AI 提供一套已收集、已转写、可由 QuantAll（全A解析）直接运行的 A 股因子清单（含 IC / IR / timepotential…

ПроцедураExcelДанные и аналитикаИИ и агентытип 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
B
77/100
Общая оценка
Безопасность 60%
95
Качество 40%
49
Тесты бонус
0

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для срабатывания.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  3. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
  4. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  5. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/因子分析报告.html:63
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    <img class="chart" src="data:image/png;base64,iVBO…toD+AAAA…Q6w
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/因子分析报告.html:64
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    <img class="chart" src="data:image/png;base64,iVBO…toD+AAAA…Q6w
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/因子分析报告.html:72
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    <img class="chart" src="data:image/png;base64,iVBO…jO1/AAAA…toD+AAAA…Q6w
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/因子分析报告.html:73
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    <img class="chart" src="data:image/png;base64,iVBO…toD+AAAA…Q6w
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/因子分析报告.html:80
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    <img class="chart" src="data:image/png;base64,iVBO…toD+AAAA…Q6w
    в кавычках

Просканировано файлов: 39. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

Lint

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7707 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/task/*.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/因子初始参考文件/TA_Indicators_跳过汇总.txt
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/output/*.xlsx
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/output/facotr-Qlib_alpha158.xlsx
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/output/facotr-Qlib_alpha360.xlsx
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/output/factor-GTJA_Alpha191.xlsx
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/output/factor-Alpha101.xlsx
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/output/factor-Indicators.xlsx
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/output/factor-stock_daily.xlsx
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/output/factor-stock_report.xlsx
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/output/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/task/factor-TA_Indicators.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/Create_DuckDB.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/UpdateStock_script.py
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

Процессная зрелость 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/task/*.json, scripts/因子初始参考文件/TA_Indicators_跳过汇总.txt, scripts/output/*.xlsx
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 14 файла(ов): scripts/task/*.json, scripts/因子初始参考文件/TA_Indicators_跳过汇总.txt, scripts/output/*.xlsx
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7707 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 96
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -236 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 640 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 32 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 96 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 49.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed stock-factor research helper that uses local QuantAll analysis files and scripts without evidence of hidden data access or unsafe behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 13 авг. 2026 г.