SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF alphagbm-tepper-signal

Количественная версия стратегии Дэвида Теппера 2009 (+132%) и 2020 (+82%) по панической покупке. Определяет, соответствуют ли текущие условия сигналу Теппера: VIX ≥ 35 И FearScore ≥ 80 И фильтр качества (крупные компании, положительная маржа). Срабатывает только во время настоящих рыночных паник — в остальное время возвращает состояние "ожидание", которое составляет ~80% всех дней по собственной системе Теппера. API повторно использует наш существующий модуль FearScore, поэтому сигнал напрямую сопоставим с индексным индикатором паники. Триггеры: "это сигнал покупки Теппера?", "детектор панических покупок SPY", "стоит ли покупать на панике?", "проверка входа в стиле Теппера", "достигли ли мы дна паники?", "VIX 35+ и страх 80+?", "исторический сигнал дна сегодня"

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Quantified version of David Tepper's 2009 (+132%) and 2020 (+82%) pani…»

Quantified version of David Tepper's 2009 (+132%) and 2020 (+82%) panic-buy playbook. Detects whether current conditions match Tepper's signal: VIX ≥ 35 AND FearScore ≥ 80 AND quality filter (large-cap, positive margin). Only fires during genuine market panics — the rest of the time it returns the "waiting" state, which is ~80% of all days per Tepper's own framework. The API reuses our existing FearScore module, so the signal is directly comparable to the multi-indicator panic index. Triggers: "is this a Tepper buy signal", "panic-buy detector SPY", "should I buy the panic", "Tepper style entry check", "are we at a panic bottom", "is VIX 35+ and fear 80+", "historical bottom signal today"

ClawHub Agent Skills автор: Clement Gu v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 978 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Количественная версия стратегии Дэвида Теппера 2009 (+132%) и 2020 (+82%) по панической покупке.

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

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
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../alphagbm-fear-score/, ../alphagbm-vix-status/, ../alphagbm-duan-analysis/
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-fear-score/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../alphagbm-vix-status/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../alphagbm-duan-analysis/
  • 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-fear-score/, ../alphagbm-vix-status/, ../alphagbm-duan-analysis/
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): ../alphagbm-fear-score/, ../alphagbm-vix-status/, ../alphagbm-duan-analysis/
  • 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: 15
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 978 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 6 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 697 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is not malware, but it should go to Review because it gives direct market-timing buy guidance from broad investing prompts without clear financial-risk guardrails.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 24 июл. 2026 г.