SKILLEMALL.ai

C gm-quant

掘金量化 Python SDK 专家技能。 当用户提到掘金、gm、gm.api、掘金量化、掘金策略、掘金SDK、掘金终端、 量化策略开发、回测、实时行情、订阅行情、历史行情、下单、委托、持仓、 order_volume、subscribe、history、set_token、get_symbols、get_symbol_infos、 get_history_symbol、history_n、current、last_tick、current_price、get_trading_dates、 order_percent、order_value、order_target_volume、algo_order、 get_orders、get_position、get_cash、bond_convertible、 L2行情、逐笔成交、逐笔委托、schedule定时任务、 财务数据、资产负债表、利润表、现金流量表、估值指标、PE/PB/PS/股息率、 市值、股本、流通股、成分股、行业分类、 可转债分析、转股溢价率、纯债价值、ETF成分股、基金净值、 期货合约信息、仓单数据、成交持仓排名、连续合约、 stk_get_fundamentals、stk_get_daily_valuation、stk_get_index_constituents、 stk_get_industry_category、stk_get_industry_constituents、stk_get_symbol_industry、 stk_get_sector_category、stk_get_sector_constituents、stk_get_symbol_sector、 stk_get_dividend、stk_get_ration、stk_get_adj_factor、stk_get_shareholder_num、 stk_get_top_shareholder、stk_get_share_change、stk_abnor_change_stocks、 stk_abnor_change_detail、stk_quota_shszhk_infos、stk_active_stock_top10_shszhk_info、 stk_get_money_flow、stk_get_finance_audit、stk_get_finance_forecast、 bnd_get_analysis、bnd_get_conversion_price、bnd_get_call_info、bnd_get_put_info、bnd_get_amount_change、 fnd_get_portfolio、fnd_get_etf_constituents、fnd_get_net_value、fnd_get_adj_factor、fnd_get_dividend、fnd_get_split、fnd_get_share、 fut_get_contract_info、fut_get_continuous_contracts、fut_get_transaction_rankings、fut_get_warehouse_receipt、 get_open_call_auction 时,自动加载此 skill。

ClawHub Agent Skills автор: Turkeydick v1.0.3 MIT-0 39 файлов тело ≈ 6 879 токенов открыть источник ↗ проанализирован 23 ч назад
ИнтеграцияРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
C
72/100
Общая оценка
Безопасность 60%
100
Качество 40%
31
Тесты бонус
0

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для срабатывания.
  2. Сократите description до 1024 символов.
  3. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  4. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  5. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 39. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

Lint

  • ошибка description-long description 1396 символов, лимит 1024
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6879 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессная зрелость 46/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (gm-quant) не совпадает с папкой (gmquant)
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6879 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 51
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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)
  • +3Длина description 1395: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -313 из 14 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 39 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 51 пунктов
  • +4Есть примеры (27 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (20 из 21)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 31.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This trading skill is mostly purpose-aligned, but it includes exposed API tokens and under-scoped live-trading execution paths that users should review carefully before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.