SKILLEMALL.ai

BA market-signal-fusion

Адаптивный навык анализа акций, который интерпретирует макроэкономические и политические новости, объединяет их с настроениями в розничной торговле/социальных сетях, применяет правила резервного копирования по количественной оценке и выдает машиночитаемые идеи по акциям с оценкой и техническими планами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Adaptive-language stock-analysis skill that interprets macro and polit…»

Adaptive-language stock-analysis skill that interprets macro and political news, fuses it with retail/social sentiment, applies quantified value fallback rules, and outputs machine-readable stock ideas with valuation and technical plans.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Claude Code автор: LeoYeAI MIT 3 файла тело ≈ 6 263 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 29 ч назад

Адаптивный навык анализа акций, который интерпретирует макроэкономические и политические новости, объединяет их с настроениями в розничной торговле/социальных…

Как процесс A 81/100 · Дойдёт до конца — слабые места: отчётность по ходу

АнализаторРазработкаФинансыТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
81/100
Дойдёт до конца
Отчётность по ходу вес 2
0
Результат и критерий готовности вес 14
60
Когда включается вес 12
70
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 3. 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6263 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 81/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6263 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 285, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 7, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 16. 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 237 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 57 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 285 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.