SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF options-spread-conviction-engine

Движок многорежимного анализа опционных спредов с количественной строгостью. Включает определение режима (на основе VIX), прогнозирование волатильности GARCH, определение размера позиции Келли с ограничением просадки и пошаговое тестирование. Оценивает вертикальные спреды (бычий пут, медвежий кол, бычий кол, медвежий пут) и многоножечные стратегии (железные кондоры, бабочки, календарные спреды) с использованием анализа структуры временных рядов Ишимоку, RSI, MACD, полос Боллинджера и IV.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Multi-regime options spread analysis engine with quantitative rigor. F…»

Multi-regime options spread analysis engine with quantitative rigor. Features regime detection (VIX-based), GARCH volatility forecasting, drawdown-constrained Kelly position sizing, and walk-forward backtesting. Scores vertical spreads (bull put, bear call, bull call, bear put) and multi-leg strategies (iron condors, butterflies, calendar spreads) using Ichimoku, RSI, MACD, Bollinger Bands, and IV term structure analysis.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 34 файла · 1 скрипт тело ≈ 5 468 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 28 ч назад

Движок многорежимного анализа опционных спредов с количественной строгостью.

Как процесс F 44/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/conviction-engine

АнализаторДанные и аналитикаЛичная продуктивностьИсследованиятип 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
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
53
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
44/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/conviction-engine
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  3. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 29. 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 ≈ 5468 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/conviction-engine

Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/conviction-engine
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/conviction-engine
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5468 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 135
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 19. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -36 из 20 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 425 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 55 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 135 пунктов
  • +4Есть примеры (25 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 53.