SKILLEMALL.ai

BD mx_finance_data

Запрос финансовых данных на естественном языке по всем рынкам, включая акции материкового Китая, ETF, облигации, акции Гонконга и США, а также фонды. Предоставляет данные L1/L2, финансовые показатели, профили компаний и оценочные метрики. Идеально подходит для инвестиционных исследований, тестирования стратегий, мониторинга рынка и отраслевого анализа. Удовлетворяет потребности различных учреждений и частных лиц.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于东方财富数据库,支持自然语言查询金融数据,覆盖A港美、基金、债券等多种资产,含实时行情、公司信息、估值、财务报表等,可用于投资研究、交易…»

基于东方财富数据库,支持自然语言查询金融数据,覆盖A港美、基金、债券等多种资产,含实时行情、公司信息、估值、财务报表等,可用于投资研究、交易复盘、市场监控、行业分析、信用研究、财报审计、资产配置等场景,适配机构与个人多元需求。返回结果包含数据说明及 xlsx 文件。Natural language query for financial data across all markets, including A-shares, ETFs, bonds, Hong Kong and US stocks, and funds. It provides L1/L2 data, financial indicators, company profiles and valuation metrics. Ideal for investment research, strategy backtesting, market monitoring and industry analysis. It meets the needs of diverse institutions and individuals.

ClawHub Agent Skills автор: akiry09 v0.1.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 531 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Запрос финансовых данных на естественном языке по всем рынкам, включая акции материкового Китая, ETF, облигации, акции Гонконга и США, а также фонды.

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

АнализаторExcelИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: mx_finance_data (ClawHub)

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: 3. 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")

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 (mx_finance_data) не совпадает с папкой (mx-mx-finance-data)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 28
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 531 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 503 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill does what it says: it uses an Eastmoney API key to query financial data and saves the results locally.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.