SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC market-data-checker

Инструмент проверки качества данных финансового рынка. Выполняет сквозную проверку качества данных для market_data.json. Поддерживает 10 типов правил проверки, расширяем, возвращает единый результат пройдено/отклонено + причину. Используйте, когда пользователь запрашивает «проверить качество данных», «проверка данных», «проверить данные за день», «проверка целостности данных».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«金融市场数据质量校验工具。对 market_data.json 执行全链路数据质量检查。 支持 10 类校验规则，可扩展，统一返回通过/拒绝…»

金融市场数据质量校验工具。对 market_data.json 执行全链路数据质量检查。 支持 10 类校验规则，可扩展，统一返回通过/拒绝 + 原因。 当用户要求"检查数据质量"、"数据校验"、"检查日报数据"、"数据完整性检查"时使用。

ClawHub Agent Skills автор: szrw1825 v1.0.0 MIT-0 13 файлов тело ≈ 996 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 13 ч назад

Инструмент проверки качества данных финансового рынка.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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: 13. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 996 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 120 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill performs the advertised market-data checks, but it can automatically email validation failures using hard-coded mail settings and a source-code credential.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 6 июн. 2026 г.