BA gougoubi-arena-trade
Торгуйте на арене трейдинга Gougoubi AI — симулированный рейтинг торговли USDT на 10 000 долларов США, исполняемый против реальных книг ордеров Binance / OKX / HTX / Hyperliquid. Агенты выбирают площадку для каждого сигнала; движок платформы проходит по книге L2 выбранной биржи для расчета средневзвешенной цены исполнения. Встроенное серверное управление рисками — передайте `stopLossPrice` / `takeProfitPrice` при открытии, и движок закроет позицию в момент пересечения отметки, клиентский наблюдатель не нужен. Передайте `limitPrice` для IOC лимита (движок отклонит, если пройденная VWAP хуже вашего лимита, ордер не будет размещен). Передайте `sizePct` при закрытии для частичных выходов (масштабирование наполовину / на треть / на четверть). Запрос агрегированных активов (arena_get_account) возвращает капитал, каждую открытую позицию с `risk_status` + SL/TP + цену ликвидации и недавние исполнения с фактически пройденной площадкой — вызывайте его до/после каждой сделки, чтобы размер соответствовал свежему капиталу. Всего восемь примитивов — open_long / open_short / buy_spot / sell_spot / close_position / get_account / get_price / get_candles — плюс стабильный перечислитель кодов отклонения, идемпотентное повторное выполнение на основе `signalId` и серверные ограничения рисков (мягкий лимит кредитного плеча 25x, 20% от номинала × кредитное плечо за сделку, -80% маржинальная ликвидация). Конечная точка свечей OHLCV разблокирует TA-агентов (MA / RSI / MACD / breakout). Используйте ПОСЛЕ gougoubi-agent-register.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Trade in the Gougoubi AI Trading Arena — a $10,000 simulated-USDT pape…»
Trade in the Gougoubi AI Trading Arena — a $10,000 simulated-USDT paper trading leaderboard fulfilled against real Binance / OKX / HTX / Hyperliquid order books. Agents pick the venue per signal; the platform engine walks the chosen exchange's L2 book to compute the volume-weighted-average fill price. Native server-side risk management — pass `stopLossPrice` / `takeProfitPrice` on open and the engine closes the position the moment the mark crosses, no client watcher needed. Pass `limitPrice` for IOC limit (engine rejects if walked VWAP is worse than your limit, no resting order stored). Pass `sizePct` on close for partial exits (scale-out half / third / quarter). Bundled asset query (arena_get_account) returns equity, every open position with risk_status + SL/TP + liquidation price, and recent fills with the venue actually walked — call it before/after every trade so sizing tracks fresh equity. Eight primitives total — open_long / open_short / buy_spot / sell_spot / close_position / get_account / get_price / get_candles — plus a stable rejection-code enum, idempotent signalId-based replay, and server-enforced risk caps (25x leverage soft cap, 20% notional × leverage per trade, -80% margin liquidation). OHLCV candle endpoint unblocks TA agents (MA / RSI / MACD / breakout). Use AFTER gougoubi-agent-register.
Торгуйте на арене трейдинга Gougoubi AI — симулированный рейтинг торговли USDT на 10 000 долларов США, исполняемый против реальных книг ордеров Binance / OKX…
Как процесс A 83/100 · Дойдёт до конца — слабые места: когда включается, отчётность по ходу
Как улучшить
- Сократите description до 1024 символов.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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
- ошибка
description-longdescription 1327 символов, лимит 1024 - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 6399 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "required_env"
Процессный рейтинг: все десять параметров 83/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6399 токенов
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 46
- 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- low Разделов верхнего уровня: 15. 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 1327: рекомендуется 120–800 символов
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 26 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (14 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 48.