SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC celebrity-hot-money-tag

Анализирует известных китайских трейдеров (游资) из списков dragon-tiger, предоставляет коэффициенты выигрыша, инвестиционные рекомендации и анализ стилей торговли. Вызывайте, когда пользователю нужно определить места трейдеров, проанализировать торговые паттерны или получить инвестиционные советы на основе данных 龙虎榜.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyzes famous Chinese traders (游资) from dragon-tiger lists, provides…»

Analyzes famous Chinese traders (游资) from dragon-tiger lists, provides win rates, investment recommendations, and trading style analysis. Invoke when user needs to identify trader seats, analyze trading patterns, or get follow-investment advice based on 龙虎榜 data.

ClawHub Agent Skills автор: Bailaner v1.0.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 717 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Анализирует известных китайских трейдеров (游资) из списков dragon-tiger, предоставляет коэффициенты выигрыша, инвестиционные рекомендации и анализ стилей…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
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

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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 2. 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 59/100

    • 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
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 84
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 717 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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 263 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 84 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a text-only stock-trading analysis skill with no code or account access, but its investment recommendations are unsupported and should be treated cautiously.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.