SKILLEMALL.ai

AD ashare-analyzer

Генерация комплексного аналитического отчета по акциям A-класса (Шэньчжэньская/Шанхайская/Пекинская фондовые биржи), включающего графики технических индикаторов K-линий, сравнение с отраслью, фундаментальный анализ, структуру основной деятельности, оценку технического состояния, катализаторы и риски, а также рекомендации по покупке/продаже в краткосрочной/среднесрочной перспективе. Активируется, когда пользователь предоставляет название акции A-класса (например, KangSheng股份) или тикер (например, 002418, 002418.SZ, sz002418) и просит провести анализ, составить отчет, посмотреть техническую сторону, или просто вводит "002418", "посмотреть KangSheng股份". Активируется только для акций A-класса, не для акций США, Гонконга, криптовалют или общих комментариев по рынку без конкретных инструментов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«生成A股综合分析报告(深交所/上交所/北交所),包含K线技术指标图表、同行业对比、基本面分析、主营业务构成、技术面评分、催化剂与风险、短线/…»

生成A股综合分析报告(深交所/上交所/北交所),包含K线技术指标图表、同行业对比、基本面分析、主营业务构成、技术面评分、催化剂与风险、短线/中线买卖建议。当用户提供A股名称(如康盛股份)或代码(如002418、002418.SZ、sz002418)并要求分析、出报告、看技术面,或简单输入"002418"、"看看康盛股份"时触发。仅对A股触发,不对美股、港股、加密货币或无具体标的的大盘评论触发。

ClawHub Agent Skills автор: Bowen Gao v1.0.1 MIT-0 19 файлов тело ≈ 1 298 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Генерация комплексного аналитического отчета по акциям A-класса (Шэньчжэньская/Шанхайская/Пекинская фондовые биржи), включающего графики технических…

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 19. 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 48/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 35
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1298 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

  • +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
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 198 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +3Все 7 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill coherently generates local A-share stock analysis reports using disclosed market-data sources, with no evidence of hidden execution, exfiltration, or account-changing behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.