SKILLEMALL.ai

BF a-stock-analysis

Генерирует подробные отчеты по стратегиям китайского фондового рынка A (в формате HTML/PDF). Используйте этот навык, когда пользователь упоминает любой код акций A (6 цифр), название акции, хочет проанализировать определенную акцию или запрашивает отчет/стратегический отчет. Применимые сценарии: глубокий анализ отдельных акций, оценка рисков акций ST, отслеживание горячих тем, анализ снятия/наложения ограничений, анализ оценки лидеров отрасли, оценка разворота в трудной ситуации. Вывод: профессионально оформленный отчет, включающий обложку, основные выводы, структуру цен, анализ данных, моделирование сценариев, предупреждение о рисках, семь глав резюме. Примечание: используйте этот навык, как только пользователь скажет «Помоги мне проанализировать XXXXXX», «Сделай отчет по XX», «Посмотри на эту акцию».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«生成中文A股深度策略研报(HTML/PDF格式)。 当用户提到任何A股代码(6位数字)、股票名称、想分析某只股票、或要求生成研报/策略报告时…»

生成中文A股深度策略研报(HTML/PDF格式)。 当用户提到任何A股代码(6位数字)、股票名称、想分析某只股票、或要求生成研报/策略报告时,立即使用此技能。 适用场景:个股深度分析、ST股风险研判、热点题材追踪、戴帽摘帽分析、行业龙头估值分析、困境反转研判。 输出:专业排版研报,包含封面、核心观点、价格结构、数据透视、情景模拟、风险提示、总结七大章节。 注意:只要用户说「帮我分析 XXXXXX」「出一份XX的报告」「看看这只票」,就应使用本技能。

ClawHub Agent Skills автор: bill-lib v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 451 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Генерирует подробные отчеты по стратегиям китайского фондового рынка A (в формате HTML/PDF).

Как процесс F 26/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

АнализаторИнфраструктуратип 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
F
26/100
Не запустится
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 6. 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 26/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (a-stock-analysis) не совпадает с папкой (a-stock-analysis-pro)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 451 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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 226 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a prompt-only Chinese A-share stock report generator that uses public market data and does not request private data, credentials, code execution, or background access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.