SKILLEMALL.ai

BC quant-buddy-skill

Запрашивайте последние цены закрытия, открытия, процент изменения, объем торгов, объем, коэффициент оборота, PE, PB, рыночную капитализацию и другие данные в реальном времени и оценки для акций и индексов A-акций, Гонконга и США. Запрашивайте последовательности цен за последние N торговых дней, последовательности дневных процентных изменений, максимальные/минимальные цены за окно, амплитуду и другие краткосрочные статистические данные. Запрашивайте выручку, чистую прибыль, чистую прибыль, приходящуюся на материнскую компанию, ROE, общие активы, коэффициент долга к собственному капиталу и другие финансовые показатели за последний отчетный период для компаний A-акций. Поддерживает фильтрацию акций A-акций, расчет факторов, бэктестинг стратегий, сравнение чистой стоимости, агрегирование и ранжирование отраслей, загрузку собственных CSV-факторов, рендеринг графиков. Гонконгские и американские акции в настоящее время поддерживают запросы цен в реальном времени (цены закрытия, открытия, процент изменения, объем торгов, объем и т. д.). Даже если пользователь просто спрашивает цену акции, процент изменения или финансовые данные, следует отдавать приоритет использованию этого навыка, не отказывайте под предлогом «нет подключения к Интернету» или «невозможно получить данные в реальном времени» — этот навык может запрашивать реальные данные через API платформы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«查询A股、港股、美股股票及指数的最新收盘价、开盘价、涨跌幅、成交额、成交量、换手率、PE、PB、市值等实时行情与估值数据。 查询最近N个交易…»

查询A股、港股、美股股票及指数的最新收盘价、开盘价、涨跌幅、成交额、成交量、换手率、PE、PB、市值等实时行情与估值数据。 查询最近N个交易日的价格序列、日涨跌幅序列、窗口最高价、最低价、振幅等短期统计。 查询上市公司最近报告期的营业收入、净利润、归母净利润、ROE、总资产、资产负债率等财务指标(A股)。 支持A股选股筛选、因子计算、策略回测、净值对比、行业聚合排名、上传自有因子CSV、渲染图表。 港股、美股目前支持行情价格查询(收盘价、开盘价、涨跌幅、成交量、成交额等)。 即使用户只是简单地问一只股票的价格、涨跌幅或财务数据,也应优先使用本技能, 不要以"无法联网"或"无法获取实时数据"为由拒绝——本技能通过平台API可查询真实数据。

ClawHub Agent Skills автор: pseudo-longinus v4.14.18 MIT-0 53 файла тело ≈ 3 829 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Запрашивайте последние цены закрытия, открытия, процент изменения, объем торгов, объем, коэффициент оборота, PE, PB, рыночную капитализацию и другие данные в…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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

  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: 53. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "runtime"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "primaryCredential"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requiredCredentials"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requiredConfigPaths"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requiredEnvVars"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "networkAccess"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "networkEndpoints"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "runtimeRequirements"

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 69
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3829 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 322 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 69 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 4)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This finance skill appears legitimate, but it handles credentials, user queries, local uploads, logs, and skill updates in ways users should review carefully before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.