SKILLEMALL.ai

AC fetch-stock-daily-json

Разрешайте название или код китайской акции A-share на чистом Node.js, получайте ежедневные исторические бары из Eastmoney HTTP API и архивируйте их в локальные JSON-файлы. Используйте, когда запрос касается 日线, 历史K线, ежедневной истории, свечей, OHLCV, экспорта необработанных рыночных данных или сохранения от названия/кода акции до API до JSON для таких входных данных, как 600519, 300750.SZ или 贵州茅台.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Resolve a China A-share stock name or code in pure Node.js, fetch dail…»

Resolve a China A-share stock name or code in pure Node.js, fetch daily historical bars from Eastmoney HTTP APIs, and archive them as local JSON files. Use when the request is about 日线, 历史K线, daily history, candles, OHLCV, raw market data export, or stock-name-or-code to API to JSON persistence for inputs such as 600519, 300750.SZ, or 贵州茅台.

ClawHub Agent Skills автор: ChenchunjieKK v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 462 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Разрешайте название или код китайской акции A-share на чистом Node.js, получайте ежедневные исторические бары из Eastmoney HTTP API и архивируйте их в…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ИнтеграцияРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
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

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (fetch-stock-daily-json) не совпадает с папкой (fetch-stock-daily)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 462 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 342 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill fetches public China A-share daily market data from Eastmoney and saves it locally as JSON, with no evidence of hidden credential use, exfiltration, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.