SKILLEMALL.ai

BF mx_financial_assistant

На основе авторитетной финансовой базы данных East Money создана интеллектуальная служба ответов на вопросы, охватывающая всю цепочку «данные — информация — знания — анализ — принятие решений». Через естественный язык взаимодействия предоставляются пользователям комплексные решения от популяризации базовых финансовых знаний до поддержки профессиональных инвестиционных исследований, обеспечивая эффективный опыт получения финансовой информации «по запросу». Охватывает семь основных возможностей: поиск данных по всему рынку в реальном времени (акции Гонконга, США, фонды, облигации), интеллектуальный поиск финансовой информации по всему Интернету (объявления, отчеты, новости, политика), отслеживание глобальных макроэкономических данных (национальная экономика, денежно-кредитная и фискальная политика, промышленность и занятость), многомерный интеллектуальный отбор акций и фондов (технические, фундаментальные, новостные аспекты), профессиональные ответы на вопросы по финансовым энциклопедиям, глубокий анализ финансового рынка (тренды, капитал, настроения) и интерпретация актуальных событий в реальном времени (политика, объявления, отраслевые изменения). Адаптирован к разнообразным сценариям применения, удовлетворяя профессиональные потребности институциональных инвесторов в инвестиционных исследованиях, распределении активов, управлении рисками, тестировании стратегий и т. д., а также поддерживает личные финансовые решения пользователей, обучение, мониторинг рынка и управление инвестиционным портфелем. Используйте этот навык, когда пользователь задает вопросы на естественном языке и хочет получить интеллектуальный ответ, включая, но не ограничиваясь: «Помоги мне проверить», «Пожалуйста», «Проанализируй», «Выбери акции», «Порекомендуй акции», «Как насчет XX», «Что такое XX», «Объясни», «Обобщи», «Последняя политика», «Макроэкономические данные», «Рыночная ситуация», «Фильтрация фондов» и другие запросы типа «вопрос-ответ». Поддерживает стандартный режим и режим глубокого мышления (deepThink). Этот навык не подходит для сценариев, требующих генерации полных отчетов (например, отчеты по отслеживанию отраслей, отчеты о первом покрытии), для таких сценариев следует использовать соответствующие навыки генерации отчетов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于东方财富权威金融数据库,打造覆盖"数据-资讯-知识-分析-决策"全链条的智能问答服务。通过自然语言交互, 为用户提供从基础金融知识科普到…»

基于东方财富权威金融数据库,打造覆盖"数据-资讯-知识-分析-决策"全链条的智能问答服务。通过自然语言交互, 为用户提供从基础金融知识科普到专业投资研究支持的全方位解决方案,实现"一问即达"的高效金融信息获取体验。 涵盖七大核心能力:全市场金融数据实时查询(A港美股、基金、债券)、全网财经资讯智能检索(公告、研报、新闻、政策)、 全球宏观经济数据追踪(国民经济、货币财政、产业就业)、多维度智能选股选基(技术面、基本面、消息面)、 专业金融百科知识问答、深度金融市场分析(趋势、资金、情绪)、以及实时热点事件解读(政策、公告、行业变革)。 适配多元化应用场景,满足机构投资者在投资研究、资产配置、风险管理、策略回测等方面的专业需求, 同时支持个人用户的理财决策、知识学习、行情监控与投资组合管理。 当用户提出自然语言问题并希望获得智能回答时使用此技能,包括但不限于: "帮我查一下"、"请问"、"分析一下"、"选股"、"推荐股票"、"XX怎么样"、"XX是什么"、 "解释一下"、"总结一下"、"最新政策"、"宏观数据"、"市场行情"、"基金筛选"等问答类请求。 支持标准模式和深度思考模式(deepThink)。 此技能不适用于需要生成完整报告的场景(如行业跟踪报告、首次覆盖报告),这些场景应使用对应的报告生成技能。

ClawHub Agent Skills автор: akiry09 v0.1.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 130 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

На основе авторитетной финансовой базы данных East Money создана интеллектуальная служба ответов на вопросы, охватывающая всю цепочку «данные — информация —…

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {jumpUrl}

СправочникИнфраструктуратип 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
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {jumpUrl}
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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. 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: 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: {jumpUrl}

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {jumpUrl}
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): {jumpUrl}
  • 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_financial_assistant) не совпадает с папкой (mx-mx-financial-assistant)
  • 100Шаги. Шагов: 21
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1130 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 561 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This finance assistant appears coherent, but it needs review because broad trigger wording and third-party query forwarding could expose sensitive financial questions unexpectedly.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.