SKILLEMALL.ai

AC moving-averages

Активируется, когда пользователь хочет использовать скользящие средние (MA) для оценки тренда, выбора типа/периода/комбинации MA или понимания четырехнедельного правила (прорыв Дончиана), комбинации 4-9-18 дней, а также его ограничений «запаздывания» и «неэффективности в боковом тренде». Неприменимо: осцилляторы перекупленности/перепроданности (-> oscillators-contrarian), рисование линий тренда (-> trend-tools). Ключевые триггеры: золотой/мертвый крест MA, скользящая средняя, четырехнедельное правило, двойное MA, EMA, запаздывание MA, 4-9-18.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户要用移动平均线(MA)判断趋势、选择均线类型/周期/组合,或理解四周规则(唐奇安突破)、 4-9-18 天组合,并清楚其"滞后性"与"…»

当用户要用移动平均线(MA)判断趋势、选择均线类型/周期/组合,或理解四周规则(唐奇安突破)、 4-9-18 天组合,并清楚其"滞后性"与"横盘失效"局限时激活。 不适用于:超买超卖摆动指数(转 oscillators-contrarian)、画趋势线(转 trend-tools)。 关键 trigger 词:均线金叉死叉、移动平均线、四周规则、双均线、EMA、均线滞后、4-9-18。 Activate when the user wants to use moving averages (MA) to judge trend, choose MA type/period/combination, or understand the four-week rule (Donchian breakout), the 4-9-18 day combo, and its limitations of "lag" and "failure in range-bound markets". Not applicable: overbought/oversold oscillators (-> oscillators-contrarian), drawing trendlines (-> trend-tools). Key trigger words: MA golden/death cross, moving average, four-week rule, dual MA, EMA, MA lag, 4-9-18.

ClawHub Agent Skills автор: bianchunhui v0.1.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 592 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Активируется, когда пользователь хочет использовать скользящие средние (MA) для оценки тренда, выбора типа/периода/комбинации MA или понимания…

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
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
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: 49
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 592 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 664 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a static educational trading-analysis skill and does not request access to files, credentials, networks, commands, or user accounts.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 3 авг. 2026 г.