SKILLEMALL.ai

BC baozong-trading

Skill «宝总霸盘» — интеллектуальная система управления торговлей на рынках акций Китая, Гонконга и США. Активируется, когда пользователь упоминает любой из следующих сценариев: анализ акций, диагностика акций, проверка портфеля, возможности перед открытием рынка, ежедневный обзор, выбор акций, технический анализ, фундаментальный анализ, влияние политики, регуляторные новости, анализ отчетов, оценка стоимости, решения о покупке/продаже, проверка управления рисками, бэктестинг стратегий, количественные стратегии, мониторинг избранных акций, предупреждение о аномалиях, рыночные настроения, ротация секторов, список лидеров, движение крупных игроков, фонды Северного направления, маржинальное финансирование, анализ финансовых отчетов, оценка, стоп-лосс, тейк-профит, управление позицией, обслуживание пула акций. Ключевые слова: торговля акциями, покупка акций, продажа акций, портфель, мониторинг рынка, управление торговлей, выбор акций, обзор, диагностика акций, анализ акций, анализ рынка, стратегия лидера, стоимостное инвестирование, трендовая торговля, количественный анализ, backtest, бэктестинг, управление рисками, стоп-лосс.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«宝总霸盘Skill — A股/港股/美股全市场智能操盘系统。当用户提到以下任何场景时激活: 股票分析、个股诊断、持仓检查、盘前机会、每日复盘…»

宝总霸盘Skill — A股/港股/美股全市场智能操盘系统。当用户提到以下任何场景时激活: 股票分析、个股诊断、持仓检查、盘前机会、每日复盘、选股、技术面、基本面、 政策影响、监管动态、研报解读、估值分析、买卖决策、风控检查、回测策略、 量化策略、自选股监控、异动预警、市场情绪、板块轮动、龙虎榜、主力动向、 北向资金、融资融券、财报分析、估值、止损、止盈、仓位管理、股池维护。 关键词:炒股、买股、卖股、持仓、盯盘、操盘、选股、复盘、股票诊断、个股分析、 市场分析、龙头战法、价值投资、趋势交易、量化、backtest、回测、风控、止损。

ClawHub Agent Skills автор: mingyuan v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 060 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Skill «宝总霸盘» — интеллектуальная система управления торговлей на рынках акций Китая, Гонконга и США.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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: 2. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 74
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1060 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -223 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 270 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 74 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed, instruction-only stock analysis skill with broad finance triggers, but it does not install code, access accounts, place trades, or hide behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.