SKILLEMALL.ai

BC ashareskill

Профессиональный инструмент для получения данных K-линий акций и полных технических индикаторов с помощью BaoStock. Поддерживает запрос по одной акции или по пулу акций, настраиваемый период времени и уровень K-линий (дневные/недельные/месячные). Получаемые данные включают полные технические индикаторы, такие как скользящие средние, MACD, KDJ, RSI, BOLL, CCI и т. д. Применимо для: 1) получения исторических данных K-линий акций для тестирования стратегий; 2) экспорта полных данных технических индикаторов для количественного анализа; 3) пакетного получения данных по нескольким акциям. Поддерживает запрос всех акций A-акций по названию акции (например, Guizhou Moutai) или коду (например, 600519).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用BaoStock获取股票K线数据及完整技术指标的专业工具。支持单只股票或股票池查询,支持自定义时间段和K线级别(日线/周线/月线),获取…»

使用BaoStock获取股票K线数据及完整技术指标的专业工具。支持单只股票或股票池查询,支持自定义时间段和K线级别(日线/周线/月线),获取的数据包含均线、MACD、KDJ、RSI、BOLL、CCI等完整技术指标。适用于:1)获取股票历史K线数据用于策略回测;2)导出完整技术指标数据用于量化分析;3)批量获取多只股票数据。支持通过股票名称(如贵州茅台)或代码(如600519)查询A股所有股票。

ClawHub Agent Skills автор: caoyachao v0.1.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 833 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Профессиональный инструмент для получения данных K-линий акций и полных технических индикаторов с помощью BaoStock.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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: 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 34
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 833 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 198 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent stock-data utility that fetches public A-share market data from BaoStock and saves user-requested CSV files.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.