SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC backtesting-frameworks

Создание надежных систем бэктестинга для торговых стратегий с надлежащей обработкой ошибок упреждения, ошибок выживания и транзакционных издержек. Используйте при разработке торговых алгоритмов, проверке стратегий или создании инфраструктуры бэктестинга.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build robust backtesting systems for trading strategies with proper ha…»

Build robust backtesting systems for trading strategies with proper handling of look-ahead bias, survivorship bias, and transaction costs. Use when developing trading algorithms, validating strategies, or building backtesting infrastructure.

ClawHub Agent Skills автор: bingze00000 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 5 297 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Создание надежных систем бэктестинга для торговых стратегий с надлежащей обработкой ошибок упреждения, ошибок выживания и транзакционных издержек.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
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. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5297 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 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
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5297 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 16
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 241 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The skill is an instruction-only backtesting guide with example code and no declared credentials, installs, or hidden endpoints — its requirements and behavior are consistent with its stated purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.