SKILLEMALL.ai

AC xiaoshi-financial-data-platform

Безопасно подключайтесь к общедоступным финансовым данным Xiaoshi через коды подтверждения по электронной почте и получайте доступ к данным по акциям A, Гонконга, США, рыночным данным, историческим данным, макроэкономическим данным PIT, новостным событиям, финансовым показателям, факторам, бэктестам и количественным исследованиям. Используйте для входа в учетную запись Xiaoshi или онбординга, запросов рыночных и финансовых данных, винтажей в стиле FRED/ALFRED, отчетов, факторов, бэктестов и исследований на основе API. Не используйте для исполнения сделок или инвестиционных ордеров.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通过邮箱验证码安全连接小石公开金融数据,并完成 A股、港股、美股、行情、历史数据、PIT 宏观、新闻事件、财务、因子、回测与量化研究。Use…»

通过邮箱验证码安全连接小石公开金融数据,并完成 A股、港股、美股、行情、历史数据、PIT 宏观、新闻事件、财务、因子、回测与量化研究。Use for Xiaoshi account login or onboarding, market and financial-data queries, FRED/ALFRED-style vintages, reports, factors, backtests, and API-driven research. Do not use for trade execution or investment orders.

ClawHub Agent Skills автор: 小石谈 AI 技 v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 483 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Безопасно подключайтесь к общедоступным финансовым данным Xiaoshi через коды подтверждения по электронной почте и получайте доступ к данным по акциям A…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ИнтеграцияДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
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: 7. 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 62/100

    • 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
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 483 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 281 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed Xiaoshi financial-data connector that uses user-confirmed email login and a protected API key to query market and research data, without trade execution or unrelated local access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 27 авг. 2026 г.