BD StockStar LLM Ranking - 证券之星大模型调用排行榜
Запрос данных о рейтинге вызовов больших языковых моделей, источник данных — технологический канал Securities Star (tech.stockstar.com), предоставляющий дневные и недельные рейтинги, охватывающие объем вызовов (токены) основных больших языковых моделей, поставщика (разработчика модели), процентное изменение, направление роста/падения и отметку о новом попадании в рейтинг. Поддерживает просмотр полного рейтинга, топ N, поиск по модели/поставщику. Триггерные слова: рейтинг вызовов, рейтинг, дневной рейтинг, недельный рейтинг, большая языковая модель, объем вызовов модели, токены, объем вызовов, популярность модели, поставщик, разработчик модели, DeepSeek, GPT, Claude, Gemini, Kimi, GLM, MiniMax, OpenRouter, рейтинг моделей, llm ranking
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«查询大模型调用排行榜数据，数据来源证券之星科技频道（tech.stockstar.com）， 提供日榜和周榜两个周期，覆盖各主流大模型的调用…»
查询大模型调用排行榜数据，数据来源证券之星科技频道（tech.stockstar.com）， 提供日榜和周榜两个周期，覆盖各主流大模型的调用量（Tokens）排名、 厂商（模型发布方）、变动百分比、涨跌方向和新上榜标记。 支持查看完整榜单、前 N 名、按模型/厂商搜索定位。 触发词：调用排行榜、排行榜、日榜、周榜、大模型、模型调用量、 Tokens、调用量、模型热度、厂商、模型发布方、DeepSeek、GPT、 Claude、Gemini、Kimi、GLM、MiniMax、OpenRouter、模型排名、llm ranking
Запрос данных о рейтинге вызовов больших языковых моделей, источник данных — технологический канал Securities Star (tech.stockstar.com), предоставляющий…
Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100
- 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 (StockStar LLM Ranking - 证券之星大模型调用排行榜) не совпадает с папкой (stockstar-llm-ranking)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 25
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 963 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
- -33 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 266 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.