SKILLEMALL.ai

CF finance-news-analyzer

Навык глубокого анализа финансовых новостей. Собирает контент из нескольких источников новостей, проводит анализ настроений (позитивный/негативный/нейтральный), оценку влияния (отрасль/компания/рынок), извлекает ключевую информацию, генерирует профессиональный инвестиционный брифинг. Поддерживает анализ акций A-share/Hong Kong/US, отраслевых секторов, отдельных акций. Используйте, когда пользователь просит «анализировать финансовые новости», «оценить влияние новостей», «сегодняшний финансовый брифинг», «эта новость позитивна или негативна», «обобщить отраслевую динамику за неделю» или предоставляет URL-адреса финансовых новостей для анализа.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«财经新闻深度分析技能。从多个新闻源抓取内容,进行情感分析(利好/利空/中性)、影响评估(行业/公司/市场)、关键信息提取,生成专业投资简报。…»

财经新闻深度分析技能。从多个新闻源抓取内容,进行情感分析(利好/利空/中性)、影响评估(行业/公司/市场)、关键信息提取,生成专业投资简报。支持 A 股/港股/美股、行业板块、个股分析。Use when user asks to "分析财经新闻", "评估新闻影响", "今日财经简报", "这条新闻是利好还是利空", "总结本周行业动态", or provides financial news URLs for analysis.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: Criss_Su v1.0.0 MIT-0 25 файлов тело ≈ 2 083 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Навык глубокого анализа финансовых новостей.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/impact-patterns.md

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
71/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
59
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/impact-patterns.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Опасные команды
Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 3

  • высокая Опасные команды cmd-pipe-to-shell QUICKSTART.md:161
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell)
    curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
  • высокая Опасные команды cmd-pipe-to-shell references/supported-models.md:153
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell)
    curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
Средние и низкие: 1
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/analyze_sentiment.py:112
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment

Просканировано файлов: 25. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/impact-patterns.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/impact-patterns.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/impact-patterns.md
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 47
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2083 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -230 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 217 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 49 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
  • +4Есть примеры (22 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
  • +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is not clearly malicious, but its main finance workflow can produce authoritative-looking reports from hardcoded articles and random sentiment labels.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.