SKILLEMALL.ai

BC ths-financial-data

Этот навык используется для получения данных фондового рынка, включая котировки в реальном времени, поиск названий на китайском языке, преобразование биржевых сокращений, анализ денежных потоков и данных дневных K-линий. Использует библиотеку thsdk для поддержки интерфейса данных Tonghuashun. Поддерживает автоматическое преобразование китайских названий, сокращений и коротких кодов в полный формат ths_code, необходимый для thsdk. При совпадении нескольких акций возвращается список кандидатов для выбора пользователем. Если thsdk не установлен, он будет установлен автоматически.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«该skill用于获取股票市场数据,包括实时行情、中文名称查询、键盘缩写转换、资金流向和日K线数据。使用thsdk库提供同花顺数据接口支持。支…»

该skill用于获取股票市场数据,包括实时行情、中文名称查询、键盘缩写转换、资金流向和日K线数据。使用thsdk库提供同花顺数据接口支持。支持自动将中文、缩写、短代码转换为thsdk所需的完整ths_code格式。当匹配到多只股票时,会返回候选列表供用户选择。如未安装thsdk,会自动安装。

ClawHub Agent Skills автор: bensema v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 2 359 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Этот навык используется для получения данных фондового рынка, включая котировки в реальном времени, поиск названий на китайском языке, преобразование биржевых…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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

  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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 17
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2359 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 146 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 30 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This stock-data skill is purpose-aligned, but it should be reviewed because it automatically installs or upgrades a Python package during normal use.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.