SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF alphagbm-marks-cycle

Позиция рыночного цикла в стиле Говарда Маркса от 0 до 100, где 0 = дно паники (агрессивное наступление), а 100 = эйфорический пик (агрессивная защита). Объединяет VIX (40%) + SPY IV Rank (25%) + соотношение пут/колл (20%) + квартиль оценки (15%) в одно число и отображает его в виде оборонительной или наступательной позиции. Бесплатная конечная точка, без аутентификации, кэш 5 минут — цель состоит в том, чтобы сделать "где мы находимся в цикле" запросом в один вызов. Триггеры: "где находится рынок в цикле", "цикл в стиле Говарда Маркса", "должен ли я быть наступательным или оборонительным", "это цикл покупок", "текущая позиция в цикле", "оценка цикла Маркса", "оценка настроений по SPY".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Howard Marks-style market cycle position 0-100, with 0 = panic bottom…»

Howard Marks-style market cycle position 0-100, with 0 = panic bottom (hard offense) and 100 = euphoric top (hard defense). Blends VIX (40%) + SPY IV Rank (25%) + Put/Call ratio (20%) + valuation percentile (15%) into a single number and maps to an offense-vs-defense posture. Free endpoint, no auth, 5-min cache — the goal is to make "where are we in the cycle" a one-call lookup. Triggers: "where is the market in the cycle", "Howard Marks style cycle read", "am I supposed to be offensive or defensive", "is this a buying cycle", "cycle position right now", "Marks cycle score", "sentiment read for SPY"

ClawHub Agent Skills автор: Clement Gu v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 821 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 11 ч назад

Позиция рыночного цикла в стиле Говарда Маркса от 0 до 100, где 0 = дно паники (агрессивное наступление), а 100 = эйфорический пик (агрессивная защита).

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../alphagbm-vix-status/, ../alphagbm-market-sentiment/, ../alphagbm-fear-score/

ПроцедураФинансытип 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
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../alphagbm-vix-status/, ../alphagbm-market-sentiment/, ../alphagbm-fear-score/
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: 2. 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-market-sentiment/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../alphagbm-fear-score/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "globs"

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../alphagbm-vix-status/, ../alphagbm-market-sentiment/, ../alphagbm-fear-score/
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): ../alphagbm-vix-status/, ../alphagbm-market-sentiment/, ../alphagbm-fear-score/
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 821 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 7 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 606 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is simple and non-executable, but it gives broad, direct trading posture recommendations without clear risk framing or explicit user control.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 23 июл. 2026 г.