AD akshare-stock-analysis
Профессиональный навык анализа акций, объединяющий данные akshare + технические индикаторы + ротацию секторов + диагностику позиций. Через AKShare CLI получает данные о реальном времени по акциям A-класса/фондам/фьючерсам, рассчитывает технические индикаторы, такие как MACD/RSI/MA, анализирует тенденции ротации секторов, диагностирует риски и доходность позиций, выдает структурированный результат в формате JSON. Применимые сценарии: запрос котировок акций, анализ технических индикаторов, диагностика портфеля позиций, отслеживание горячих секторов, статистика финансовых данных. Ключевые слова для активации: анализ акций, сегодняшние котировки, диагностика позиций, рекомендации по акциям, сегодняшние финансы, тикер акции, процент изменения, иностранные инвестиции. Ключ API не требуется, напрямую вызывается akshare для получения данных в реальном времени по акциям A-класса/фондам/фьючерсам.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«专业股票分析技能整合 akshare 数据 + 技术指标 + 板块轮动 + 持仓诊断。通过 AKShare CLI 调用A股/基金/期货实时…»
专业股票分析技能整合 akshare 数据 + 技术指标 + 板块轮动 + 持仓诊断。通过 AKShare CLI 调用A股/基金/期货实时行情数据，计算MACD/RSI/MA等技术指标，分析板块轮动趋势，诊断持仓风险与收益，输出结构化JSON结果。适用场景：股票行情查询、技术指标分析、持仓组合诊断、板块热点追踪、财经数据统计。触发关键词：分析股票、今日行情、持仓诊断、推荐股票、今日财经、股票代码、涨跌幅、北向资金。无需API密钥，直接调用 akshare 获取A股/基金/期货实时数据。
Профессиональный навык анализа акций, объединяющий данные akshare + технические индикаторы + ротацию секторов + диагностику позиций.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 9
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 767 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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 246 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 23 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
- +4Есть примеры (15 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.