BC last-30-days-in-markets
Что произошло на фондовом рынке за последние 30 дней в виде единого синтезированного краткого обзора: дневная динамика индекса настроений от страха к жадности, темы, связанные с ИИ, которые доминировали в этом месяце, ранжированные по влиянию, какие тикеры и секторы преобладали в новостях, накопленные сигналы настроений и «умных денег», где рынок находится сегодня и какие отчеты о прибылях ожидаются. Создано для глубокого исследования, а не для быстрого резюме: каждое утверждение основано на полученном ответе и содержит дату и фактический период охвата, чтобы читатель мог проверить его, а не доверять сгенерированному ответу. Работает и для одной акции: лента за месяц, отфильтрованная по тикеру, плюс аналитика по акциям. Используйте для «последние 30 дней на рынках», «что произошло на рынке в этом месяце», «что я пропустил на рынке», «ежемесячный обзор рынка», «краткий обзор рынка за последние 30 дней», «глубокое исследование фондового рынка», «расскажи мне о новостях по акциям», «расскажи мне о NVDA». Только чтение. Без торговли, покупок, операций записи, доступа к кошельку.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«What happened in the stock market over the last 30 days, as one synthe…»
What happened in the stock market over the last 30 days, as one synthesized brief: the day-by-day arc of a fear-to-greed market mood index, the month's biggest AI-clustered story themes ranked by impact, which tickers and sectors dominated the news, the sentiment and smart-money signals that accumulated, where the market stands today, and the earnings ahead. Built for deep research rather than a fast summary: every claim traces to a fetched response and carries its date and its real coverage window, so the reader can check it instead of trusting a generated answer. Works for one stock too: the month's feed filtered to a ticker plus its stock insights. Use for "last 30 days in markets", "what happened in the market this month", "what did I miss in the market", "monthly market recap", "market summary last 30 days", "deep research on the stock market", "catch me up on stocks", "catch me up on NVDA". Read-only. No trading, no purchases, no write operations, no wallet access.
Что произошло на фондовом рынке за последние 30 дней в виде единого синтезированного краткого обзора: дневная динамика индекса настроений от страха к…
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
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».
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
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:116Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)curl -s -H "X-SentiSense-API-Key: $SENTISENSE_API_KEY" \
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5668 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "requires" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "primaryEnv"
Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5668 токенов
- 100Шаги. Шагов: 38
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Скилл сам сортирует и ранжирует выдачу: это работа системы на той стороне, а не модели
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)
- +3Длина description 985: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.