SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC hithink-sector-selector

Фильтрация рыночных секторов по комбинации нескольких условий, таких как отраслевая оценка, денежные потоки, процент роста/падения, тип сектора. Возвращает данные по соответствующим секторам, соответствующим условиям. Обязательно используйте этот навык, когда пользователь задает вопросы о фильтрации секторов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通过行业估值、资金流向、涨跌幅、板块类型等多条件组合筛选市场板块。返回符合条件的相关板块数据。当用户询问板块筛选问题时，必须使用此技能。…»

通过行业估值、资金流向、涨跌幅、板块类型等多条件组合筛选市场板块。返回符合条件的相关板块数据。当用户询问板块筛选问题时，必须使用此技能。

ClawHub Agent Skills автор: chen6896qqwee v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 891 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Фильтрация рыночных секторов по комбинации нескольких условий, таких как отраслевая оценка, денежные потоки, процент роста/падения, тип сектора.

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

ИнтеграцияРазработкатип 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
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
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
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: 5. 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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 28
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1891 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • +3Длина description 68: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill sends sector-screening queries to the disclosed iWenCai financial API using an API key, with no evidence of hidden persistence, exfiltration, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 23 июл. 2026 г.