SKILLEMALL.ai

BD eastmoney_financial_data

Этот навык построен на основе авторитетной базы данных East Money и данных нижнего уровня рыночной конъюнктуры, поддерживает запросы данных о рыночной конъюнктуре (акции, отрасли, сектора, индексы, фонды, облигации — реальные котировки, потоки основного капитала, оценки и т. д.), финансовых данных (основная информация о листинговых компаниях, финансовые показатели, информация о руководстве, основной бизнес и т. д.), данных о взаимосвязях и операционной деятельности (связанные отношения, операционные данные предприятий) с помощью естественного языка. Предотвращает ответы модели на основе устаревших знаний по финансовым данным, предоставляя авторитетные и своевременные финансовые данные.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«本 Skill 基于东方财富权威数据库及最新行情底层数据构建,支持通过自然语言查询行情类数据(股票、行业、板块、指数、基金、债券的实时行情、…»

本 Skill 基于东方财富权威数据库及最新行情底层数据构建,支持通过自然语言查询行情类数据(股票、行业、板块、指数、基金、债券的实时行情、主力资金流向、估值等)、财务类数据(上市公司基本信息、财务指标、高管信息、主营业务等)、关系与经营类数据(关联关系、企业经营数据)。避免模型基于过时知识回答金融数据问题,提供权威及时的金融数据。

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 4 файла тело ≈ 918 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 29 ч назад

Этот навык построен на основе авторитетной базы данных East Money и данных нижнего уровня рыночной конъюнктуры, поддерживает запросы данных о рыночной…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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: 4. 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 "required_env_vars"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "credentials"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (eastmoney_financial_data) не совпадает с папкой (eastmoney-financial-data-1-0-2)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 7
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 918 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
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 167 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.