SKILLEMALL.ai

AC investment-committee

Создает комитет инвестиционных гуру (Чарли Мангер, Говард Маркс, Дуань Юнпин, Стэнли Друкенмиллер, Джеймс Саймонс) для многомерного независимого анализа любого актива и выдачи отчета с решением комитета. Применимо для: (1) принятия решения о покупке — «Проанализируй Tencent», «Что думает Мастер об Nvidia», «Помоги проанализировать BTC»; (2) управления позицией — «У меня половина позиции в BTC, что делать?», «Держу NVDA, докупать или продавать?»; (3) сравнительного анализа — «Выбрать между Tencent и Google». Поддерживает акции (A/Гонконг/США), ETF, BTC/криптоактивы, золото/сырьевые товары.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«调用由查理·芒格、霍华德·马克斯、段永平、斯坦利·德鲁肯米勒、詹姆斯·西蒙斯组成的投资大师委员会,对任意标的进行多维度独立分析并输出委员会裁…»

调用由查理·芒格、霍华德·马克斯、段永平、斯坦利·德鲁肯米勒、詹姆斯·西蒙斯组成的投资大师委员会,对任意标的进行多维度独立分析并输出委员会裁决报告。适用场景:(1) 买入判断——「委员会分析腾讯」「大师怎么看英伟达」「帮我分析BTC」;(2) 仓位管理——「我持有半仓BTC,怎么操作」「已持有NVDA,加仓还是减仓」;(3) 比较分析——「腾讯和谷歌选哪个」。支持股票(A/港/美)、ETF、BTC/加密资产、黄金/大宗商品。

ClawHub Agent Skills автор: bitwater v1.0.0 MIT-0 10 файлов тело ≈ 465 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Создает комитет инвестиционных гуру (Чарли Мангер, Говард Маркс, Дуань Юнпин, Стэнли Друкенмиллер, Джеймс Саймонс) для многомерного независимого анализа…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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. 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: 10. 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 51/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 12
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 465 токенов

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 214 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed investment-analysis workflow that fetches market data, produces Chinese reports, and may post or save those reports, but it does not show hidden credential use, trading authority, or malicious behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.