SKILLEMALL.ai

AC dow-theory-framework

Активируется, когда пользователю нужно определить "какой тренд, какой масштаб, какая стадия" у рынка, или когда используются принципы Доу: взаимное подтверждение/неподтверждение, подтверждение объемом и "ожидание решающего сигнала разворота". Это основная структура для всех инструментов анализа трендов в книге. Неприменимо: для рисования конкретных линий поддержки/сопротивления (-> trend-tools), для идентификации конкретных паттернов (-> reversal-patterns). Ключевые слова триггеров: теория Доу, основной/вторичный/краткосрочный тренд, три фазы бычьего рынка, взаимное подтверждение, решающий разворот, тренд все еще актуален.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户需要判断"当前市场处于什么趋势、什么规模、什么阶段",或使用道氏的相互验证/相互背离、 交易量验证、以及"反转必须等确凿信号"等原则时…»

当用户需要判断"当前市场处于什么趋势、什么规模、什么阶段",或使用道氏的相互验证/相互背离、 交易量验证、以及"反转必须等确凿信号"等原则时激活。它是全书趋势类工具的总纲。 不适用于:具体画支撑阻挡线(转 trend-tools)、具体形态识别(转 reversal-patterns)。 关键 trigger 词:道氏理论、主要/次要/短暂趋势、牛市三阶段、相互验证、确凿反转、趋势还在不在。 Activate when the user needs to determine "what trend, what scale, what stage" the market is in, or uses Dow's confirmation/non-confirmation, volume confirmation, and the "wait for a decisive reversal signal" principle. This is the master framework for all trend tools in the book. Not applicable: drawing specific support/resistance lines (-> trend-tools), specific pattern identification (-> reversal-patterns). Key trigger words: Dow theory, primary/secondary/minor trend, three bull-market phases, confirmation, decisive reversal, is the trend still intact.

ClawHub Agent Skills автор: bianchunhui v0.1.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 588 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Активируется, когда пользователю нужно определить "какой тренд, какой масштаб, какая стадия" у рынка, или когда используются принципы Доу: взаимное…

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

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source_book"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source_chapter"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "related_skills"

    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: 44
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 588 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

    • +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
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 760 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed educational Dow Theory market-analysis skill with no executable code, persistence, credential use, or hidden authority.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 3 авг. 2026 г.