SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD stock-sector-hunter

Детектор сильных акций на рынках Шанхая и Шэньчжэня. В реальном времени ищет активные секторы и акции-лидеры роста на рынке A-акций, поддерживает фильтрацию по префиксу кода (00 — Шэньчжэнь, 60 — Шанхай), выводит структурированный список секторов и акций-лидеров. Триггеры: сильные секторы, акции-лидеры роста, сегодня в тренде, горячие секторы, детектор акций.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«沪深强势板块个股探测器。通过联网搜索实时获取A股当日活跃板块、涨停龙头股， 支持按代码前缀过滤（00开头深证、60开头沪市），输出结构化板块…»

沪深强势板块个股探测器。通过联网搜索实时获取A股当日活跃板块、涨停龙头股， 支持按代码前缀过滤（00开头深证、60开头沪市），输出结构化板块+龙头个股列表。 触发词：强势板块、涨停龙头、今日热门、热点板块、个股探测

ClawHub Agent Skills автор: Zhang Wenhu v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 307 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Детектор сильных акций на рынках Шанхая и Шэньчжэня.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип 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
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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: 6. 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 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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 19
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 307 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 107: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -33 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The main stock-search function is disclosed, but the package also includes undocumented stock-screening scripts and broader execution behavior that users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · 28 мая 2026 г.