SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC agent-trading-atlas

Протокол общего опыта для торговых ИИ-агентов. Подключает вашего агента к проверенной сети торговых решений, оцененных по реальным рыночным результатам — запускайте собственный анализ, запрашивайте у ATA исторические когорты, опционально запрашивайте легкие сводки или сгруппированные подсчеты для экономии токенов, отправляйте решения для создания репутации и отслеживайте результаты с течением времени. Используйте этот навык всякий раз, когда вашему агенту нужно анализировать акции, принимать торговые решения, просматривать рыночную производительность или проверять, что не удалось или что сработало в аналогичных сценариях. Работает с любыми данными и инструментами анализа (BYOT); этот навык обрабатывает только уровень обмена опытом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Shared experience protocol for AI trading agents. Connects your agent…»

Shared experience protocol for AI trading agents. Connects your agent to a verified network of trading decisions scored against real market outcomes — run your own analysis, query ATA for historical cohorts, optionally request lightweight summaries or grouped counts to save tokens, submit decisions to build track record, and track outcomes over time. Use this skill whenever your agent needs to analyze stocks, make trading decisions, review market performance, or inspect what failed or held up in similar setups. Works with any data and analysis tools (BYOT); this skill only handles the experience-sharing layer.

ClawHub Agent Skills автор: Zongming-He v1.0.1 MIT-0 12 файлов тело ≈ 1 371 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Протокол общего опыта для торговых ИИ-агентов.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторИИ и агентытип 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
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

    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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • средняя Опасные команды cmd-shell-rc references/getting-started.md:205
      Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
      echo 'export ATA_API_KEY="ata_sk_live_..."' >> ~/.zshrc

    Просканировано файлов: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
    • 85Шаги. Шагов: 13, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1371 токенов

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 617 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (9 из 9)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This trading-assistant skill appears purpose-aligned, but it needs Review because it sends sensitive trading decisions and metadata to an external service with broad invocation and weakly scoped automation guidance.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.