SKILLEMALL.ai

AC Mysteel_PriceSearch

Навык запроса данных о ценах на сырьевые товары. Используется для запроса спотовых и фьючерсных цен на сырьевые товары, макроэкономических показателей, данных о спросе и предложении в цепочке поставок, данных об импорте/экспорте и запасах, данных финансовых рынков и т. д. Активируется, когда пользователь запрашивает: (1) спотовые/фьючерсные цены, например, "цена арматуры", "цена закрытия фьючерсов на медь"; (2) исторические рыночные данные или анализ тенденций; (3) сравнение цен по регионам или компаниям; (4) макроэкономические показатели, такие как ВВП, ИПЦ; (5) данные о цепочке поставок; (6) данные по нескольким финансовым рынкам (опционы, акции, облигации, форекс); (7) генерацию подтверждения расчета.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«大宗商品价格数据查询技能。用于查询大宗商品期现货价格、宏观经济指标、产业链供需数据、进出口库存数据、金融市场数据等。当用户询问:(1) 期货…»

大宗商品价格数据查询技能。用于查询大宗商品期现货价格、宏观经济指标、产业链供需数据、进出口库存数据、金融市场数据等。当用户询问:(1) 期货/现货价格查询,如"螺纹钢价格"、"铜期货收盘价"; (2) 历史行情或趋势分析;(3) 区域或企业价格对比;(4) 宏观经济指标,如GDP、CPI;(5) 产业链上下游数据;(6) 多市场金融数据(期权、股票、债券、外汇);(7) 结算确认单生成时触发此技能。

ClawHub Agent Skills автор: mysteel v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 665 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Навык запроса данных о ценах на сырьевые товары.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependency"

Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Mysteel_PriceSearch) не совпадает с папкой (mysteel-pricesearch)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 33
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 665 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 201 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The skill artifacts appear to be coherent ClawHub and Convex workflow helpers with disclosed command use and no hidden persistence or exfiltration.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.