BB stock-screener
Скринер акций для ИИ-агентов: фильтрует акции и ETF США по SentiSense Score, буквенной оценке SentiSense Rating, направлению настроений, рейтингам аналитиков и потенциалу роста, техническим показателям, импульсу, цене и рыночной капитализации в одном запросе, или запускает 28 отобранных скринеров, таких как Crowd vs Street и Golden Cross + Bullish. Переводит запросы на естественном языке, такие как "найти перепроданные акции с бычьим настроением", в действительные планы скрининга. Используется для ИИ-скринера акций, скринера акций с учетом настроений, API скринера акций, скринера ETF, сканера акций, поиска акций по настроениям, скрининга акций по рейтингу, поиска акций с рейтингом A, скрининга акций по рыночной капитализации, скринера импульса, скринера обновлений от аналитиков, перепроданных акций, скринера 52-недельных минимумов, необычного объема в социальных сетях. Только для чтения. Без торговли, покупок, операций записи, доступа к кошельку.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Stock screener for AI agents: filter US stocks and ETFs on the SentiSe…»
Stock screener for AI agents: filter US stocks and ETFs on the SentiSense Score, the SentiSense Rating letter grade, sentiment direction, analyst ratings and upside, technicals, momentum, price and market cap in one query, or run 28 curated screens like Crowd vs Street and Golden Cross + Bullish. Translates plain-language asks such as find oversold stocks with bullish sentiment into valid screen plans. Use for AI stock screener, stock screener with sentiment, stock screener API, ETF screener, stock scanner, find stocks by sentiment, screen stocks by rating, find A rated stocks, screen stocks by market cap, momentum screener, analyst upgrade screener, oversold stocks, 52-week low screener, unusual social volume. Read-only. No trading, no purchases, no write operations, no wallet access.
Скринер акций для ИИ-агентов: фильтрует акции и ETF США по SentiSense Score, буквенной оценке SentiSense Rating, направлению настроений, рейтингам аналитиков…
Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу
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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 7031 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 66/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7031 токенов
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 18
- 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
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 796 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.