SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB reddit-stonks

Извлекает данные со страниц Reddit о акциях (r/wallstreetbets, r/stocks и т. д.) и использует Deepseek AI для анализа того, какая акция имеет наибольший потенциал доходности за 1 неделю. Включает веб-приложение (uvicorn app:app). Используйте, когда пользователь спрашивает о выборе акций, настроениях на Reddit по акциям, мем-акциях, инвестиционных идеях с Reddit, "что мне купить", "лучшая акция на этой неделе". Поддерживает флаг --euro для эквивалентов европейских бирж.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scrape Reddit stock pages (r/wallstreetbets, r/stocks, etc.) and use D…»

Scrape Reddit stock pages (r/wallstreetbets, r/stocks, etc.) and use Deepseek AI to analyze which stock has the highest 1-week return potential. Includes a web app (uvicorn app:app). Use when the user asks about stock picks, Reddit stock sentiment, meme stocks, investing ideas from Reddit, "what should I buy", "best stock this week". Supports --euro flag for European exchange equivalents.

ClawHub Agent Skills автор: Altus v1.1.1 MIT-0 10 файлов тело ≈ 401 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Извлекает данные со страниц Reddit о акциях (r/wallstreetbets, r/stocks и т.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск

АнализаторИнфраструктуратип 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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 4

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 4
    • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:22
      Чтение файла .env
      cp .env.example .env   # add DEEPSEEK_API_KEY
    • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:32
      Чтение файла .env
      cp .env.example .env
    • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:24
      Чтение файла .env
      cp .env.example .env
    • низкая Утечка данных read-dotenv stonks.py:253
      Чтение файла .env (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "Copy .env.example to .env and add your key."
      в кавычках

    Просканировано файлов: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 13
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 401 токенов

    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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 391 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill does what it claims: it analyzes public Reddit and market data with DeepSeek, but users should understand the external AI and finance-advice risks.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.