SKILLEMALL.ai

BD china-fund-strategy

Анализ годовых тенденций китайских фондов/ETF и навык генерации инвестиционных стратегий (расширенная версия): поддерживает получение данных AKShare, инкрементный анализ, управление структурой каталогов, генерирует структурированный отчет, включающий годовую статистику, анализ времени покупки/продажи, прогнозируемую доходность, три варианта операций и рекомендации по управлению рисками.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«中国基金/ETF年度走势分析与投资策略生成技能(增强版):支持 AKShare 数据获取、增量分析、目录结构管理,生成包含年度统计、买卖时机…»

中国基金/ETF年度走势分析与投资策略生成技能(增强版):支持 AKShare 数据获取、增量分析、目录结构管理,生成包含年度统计、买卖时机分析、预估收益率、三种操作方案及风险管理建议的结构化报告。

ClawHub Agent Skills автор: qredsun-a11y v0.1.1 MIT-0 21 файл тело ≈ 869 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Анализ годовых тенденций китайских фондов/ETF и навык генерации инвестиционных стратегий (расширенная версия): поддерживает получение данных AKShare…

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

ПроцедураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
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: 21. 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 73
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 869 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)
  • +3Длина description 99: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 73 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly coherent, but it generates highly specific trading instructions while disclaiming investment advice and gives scripts broad, weakly bounded file-write scope.
LLM: suspicious (high) · 17 авг. 2026 г.