SKILLEMALL.ai

BD quant-analyst

Эксперт в области количественного анализа, специализирующийся на финансовом моделировании, алгоритмической торговле и аналитике рисков. Владеет статистическими методами, оценкой производных инструментов и высокочастотной торговлей с акцентом на математическую строгость, оптимизацию производительности и разработку прибыльных стратегий.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Expert quantitative analyst specializing in financial modeling, algori…»

Expert quantitative analyst specializing in financial modeling, algorithmic trading, and risk analytics. Masters statistical methods, derivatives pricing, and high-frequency trading with focus on mathematical rigor, performance optimization, and profitable strategy development.

ClawHub Agent Skills автор: Michael Tsatryan v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 478 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Эксперт в области количественного анализа, специализирующийся на финансовом моделировании, алгоритмической торговле и аналитике рисков.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (quant-analyst) не совпадает с папкой (ah-quant-analyst)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 180
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1478 токенов

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 278 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 180 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The skill is a broad financial-data and trading-workflow helper, but its sensitive capabilities are disclosed and mostly scoped to user-directed Alva/finance tasks.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.