SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF alphagbm-duan-analysis

Плейбук продавца в стиле Дуань-Юнпина для любого тикера: продать пут по цене "желаемой покупки", покрытый колл для увеличения доходности и контекстное чтение паники по текущему VIX. Ответ представляет собой три строго ограниченных аналитических карточки — не общий скринер опционов — полученных из конкретной структуры, которая сделала Дуань Юнпина знаменитым среди китайских розничных инвесторов (только продавец, логика сбора ренты, никогда не покупатель опционов). Триггеры: "стиль Дуань Юнпина AAPL", "продать пут NVDA, желая купить по 120", "покрытый колл доходность TSLA", "стоит ли продавать пут AAPL здесь", "стратегия продавца MSFT", "анализ в стиле Дуань", "настройка сбора премии", "плейбук националистического продавца"

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Duan-Yongping-style seller playbook for any ticker: Sell Put at your "…»

Duan-Yongping-style seller playbook for any ticker: Sell Put at your "willing buy" price, Covered Call for yield enhancement, and a Panic-Buy context read off current VIX. The response is three tightly-scoped analysis cards — not a generic options screener — derived from the specific framework that made Duan Yongping famous in Chinese retail investing (seller-only, rent-collection logic, never a buyer of options). Triggers: "Duan Yongping style AAPL", "sell put NVDA willing to buy at 120", "covered call yield TSLA", "should I sell AAPL put here", "seller strategy MSFT", "Duan-style analysis", "premium collection setup", "nationalist seller playbook"

ClawHub Agent Skills автор: Clement Gu v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 000 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Плейбук продавца в стиле Дуань-Юнпина для любого тикера: продать пут по цене "желаемой покупки", покрытый колл для увеличения доходности и контекстное чтение…

Как процесс F 41/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../alphagbm-vix-status/, ../alphagbm-options-score/, ../alphagbm-options-strategy/

Процедуратип 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
41/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../alphagbm-vix-status/, ../alphagbm-options-score/, ../alphagbm-options-strategy/
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 0. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../alphagbm-vix-status/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../alphagbm-options-score/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../alphagbm-options-strategy/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "globs"

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../alphagbm-vix-status/, ../alphagbm-options-score/, ../alphagbm-options-strategy/
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): ../alphagbm-vix-status/, ../alphagbm-options-score/, ../alphagbm-options-strategy/
  • 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
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 100Шаги. Шагов: 17
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1000 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

  • +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 9 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 657 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a narrowly scoped financial-options guidance skill, with usability caveats but no evidence of hidden execution, data access, persistence, or exfiltration.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 1 июл. 2026 г.