SKILLEMALL.ai

BD stock-diagnosis

Комплексная диагностика акций A-акций сверху вниз — сначала вызывается china-macro-climate для получения макроанализа, затем определяется соответствующая отрасль Shenwan первого уровня и вызывается industry-diagnosis для получения отраслевого анализа, после чего проводится анализ акций по четырем аспектам: фундаментальный/технический/денежный/новостной, наконец, комплексный макроанализ + отраслевой анализ + анализ акций дает инвестиционную звезду и рекомендации по операциям. Сценарии запуска: (1) Диагностика акций/Анализ акций/Анализ акций (2) Как насчет акций XXX/Можно ли купить (3) Выбор акций сверху вниз/Инвестиционный анализ (4) Фундаментальный/технический анализ акций XXX (5) Комплексная диагностика акций XXX.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A股个股自上而下综合诊断 — 先调用 china-macro-climate 获取宏观分析, 再识别所属申万一级行业并调用 industry…»

A股个股自上而下综合诊断 — 先调用 china-macro-climate 获取宏观分析, 再识别所属申万一级行业并调用 industry-diagnosis 获取行业分析, 然后从基本面/技术面/资金面/消息面四维度进行个股分析, 最后综合宏观+行业+个股三层面给出投资星级和操作建议。 触发场景:(1) 个股诊断/个股分析/股票分析 (2) XXX股票怎么样/能不能买 (3) 自上而下选股/投资分析 (4) 某某股票基本面/技术面分析 (5) 某某股票的综合诊断。

ClawHub Agent Skills автор: StevenGE791 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 445 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 11 ч назад

Комплексная диагностика акций A-акций сверху вниз — сначала вызывается china-macro-climate для получения макроанализа, затем определяется соответствующая…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Анализатортип 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
D
49/100
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 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (stock-diagnosis) не совпадает с папкой (a-share-stock-diagnosis)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1445 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -227 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 236 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 29 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed A-share stock analysis skill with no executable code or hidden system access, but its investment recommendations should be treated cautiously.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.