SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB futu-trading-bot

Используйте Futu Trade Bot Skills для выполнения рабочих процессов по учетным записям, котировкам и сделкам с реальными данными рынка Гонконга.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use Futu Trade Bot Skills to run account, quote, and trade workflows w…»

Use Futu Trade Bot Skills to run account, quote, and trade workflows with real HK market data.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI 24 файла · 12 скриптов тело ≈ 3 691 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Используйте Futu Trade Bot Skills для выполнения рабочих процессов по учетным записям, котировкам и сделкам с реальными данными рынка Гонконга.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности

ПроцедураИИ 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
B
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
50
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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
    • низкая Опасные команды cmd-background-process SKILL.md:376
      Запуск фонового / автозапускаемого процесса
      nohup .venv/bin/python range_00700.py > strategy.out 2>&1 &

    Просканировано файлов: 19. 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 65/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 88, расплывчатых формулировок: 3
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3691 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 15. 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)
    • +3Длина description 94: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -46 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 30 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 88 пунктов
    • +4Есть примеры (19 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.