SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC news-sentiment-tool-free

Бесплатный инструмент анализа настроений в общественном мнении, предоставляющий индивидуальным инвесторам возможности мониторинга общественного мнения по акциям и оценки настроений путем сканирования объявлений, новостей, аналитических отчетов, социальных сетей и других каналов. Основные возможности: - Сбор информации из различных каналов (объявления, новости, аналитические отчеты, социальные сети) - Обработка шума, фильтрация рекламного и спам-контента - Оценка настроений (от -10 до +10) - Извлечение важных событий и количественная оценка их вклада в настроения - Визуализация «термометра настроений» Сценарии использования: - Быстрое получение информации об общественном мнении по отдельным акциям для индивидуальных инвесторов - Ежедневный мониторинг настроений по портфелю - Вспомогательный参考 для принятия инвестиционных решений Отличия: бесплатная версия фокусируется на сканировании общественного мнения по одной акции, предоставляя стандартизированную оценку настроений и список событий, подходит для легкого использования индивидуальными инвесторами, проста в настройке и готова к использованию.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«舆情情绪分析工具免费版,为个人投资者提供股票舆情监控与情绪打分能力,扫描公告、新闻、研报、社交媒体等渠道。核心能力: - 多渠道信息采集(公…»

舆情情绪分析工具免费版,为个人投资者提供股票舆情监控与情绪打分能力,扫描公告、新闻、研报、社交媒体等渠道。核心能力: - 多渠道信息采集(公告、新闻、研报、社交媒体) - 去噪处理,过滤广告与水军内容 - 情绪打分(-10 至 +10) - 重大事件提取与情绪贡献量化 - 情绪温度计可视化输出 适用场景: - 个人投资者快速了解个股舆情 - 日常持仓情绪监控 - 投资决策辅助参考 差异化:免费版聚焦单只股票的舆情扫描,提供标准化的情绪评分与事件清单,适合个人投资者轻量使用,配置简单即装即用

ClawHub Hermes автор: 天轰穿 v1.0.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 589 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 28 ч назад

Бесплатный инструмент анализа настроений в общественном мнении, предоставляющий индивидуальным инвесторам возможности мониторинга общественного мнения по…

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

ИнтеграцияРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
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.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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-long-hermes description 247 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "edition"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

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. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 36
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1589 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 14. 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

  • +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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 247 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 40 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a stock-news sentiment guide that asks for network-backed data collection and command execution in a disclosed, purpose-aligned way, with no evidence of hidden persistence, credential theft, destructive actions, or exfiltration.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 26 июл. 2026 г.