SKILLEMALL.ai

AC time-cycles

Активируется, когда пользователь спрашивает о временных циклах (10,5-месячный цикл CRB, 28-дневный торговый цикл, сезонность), использует «сдвиг пика влево/вправо» для определения точек разворота или хочет выбрать время для торговли с использованием циклических окон, с ограничениями, такими как «циклы должны быть подтверждены традиционными сигналами» и «избегать поиска циклического дна на медвежьем рынке». Неприменимо: подсчет волн Эллиотта (-> elliott-wave), отслеживание тренда по скользящим средним (-> moving-averages). Ключевые триггерные слова: цикл, сезонность, сдвиг пика влево/вправо, 28 дней, 10,5 месяцев, временное окно, январский максимум, соя апрель-июль, количество дней, количество дней роста/падения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户问时间周期(CRB 10.5 个月、28 天交易周期、季节性)、用"波峰左移/右移"判趋势拐点,或想用 周期窗口择时,并需要"周期须与…»

当用户问时间周期(CRB 10.5 个月、28 天交易周期、季节性)、用"波峰左移/右移"判趋势拐点,或想用 周期窗口择时,并需要"周期须与传统信号验证""熊市少做周期抄底"等约束时激活。 不适用于:数艾略特波浪(转 elliott-wave)、均线趋势跟踪(转 moving-averages)。 关键 trigger 词:周期、季节性、波峰左移右移、28天、10.5个月、时间窗、1月高点、大豆4-7月、天数、上涨下跌天数。 Activate when the user asks about time cycles (CRB 10.5-month, 28-day trading cycle, seasonality), uses "peak left/right shift" to judge turning points, or wants to time with cycle windows, with constraints like "cycles must be confirmed by traditional signals" and "avoid cycle bottom-fishing in bear markets". Not applicable: counting Elliott waves (-> elliott-wave), MA trend-following (-> moving-averages). Key trigger words: cycle, seasonality, peak left/right shift, 28 days, 10.5 months, time window, January high, soybean Apr-Jul, day count, up/down day count.

ClawHub Agent Skills автор: bianchunhui v0.1.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 624 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Активируется, когда пользователь спрашивает о временных циклах (10,5-месячный цикл CRB, 28-дневный торговый цикл, сезонность), использует «сдвиг пика…

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: 46
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 624 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 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 784 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a static educational trading-analysis skill and does not request system access, credentials, persistence, or automatic actions.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 3 авг. 2026 г.