AA alphagbm-theme-research
Группируйте связанные тикеры по инвестиционным темам — инфраструктура ИИ, дивиденды Гонконга, цепочка поставок электромобилей, катализаторы биотехнологий — с ИИ-сводкой на уровне темы и мониторингом ключевых слов новостей. Каждая тема — это именованный набор тикеров плюс ключевые слова, за которыми система следит для вас. Используйте при: создании тематической корзины, получении агрегированного представления темы, добавлении/удалении тикеров, мониторинге новостей по теме. Активируется по запросам: «создать тему инфраструктуры ИИ», «показать мои темы», «добавить MSFT в тему ИИ», «что происходит с дивидендами Гонконга», «主题研究», «AI基建», «港股高息», «投资主题».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Group related tickers into investment themes — AI infra, HK dividend,…»
Group related tickers into investment themes — AI infra, HK dividend, EV supply chain, biotech catalysts — with theme-level AI summary and news keyword monitoring. Each theme is a named bag of tickers plus keywords the system watches for you. Use when: creating a themed basket, pulling up a theme's aggregated view, adding/removing tickers, monitoring news around a topic. Triggers on: "create an AI infra theme", "show my themes", "add MSFT to AI theme", "what's happening in HK dividend", "主题研究", "AI基建", "港股高息", "投资主题".
Группируйте связанные тикеры по инвестиционным темам — инфраструктура ИИ, дивиденды Гонконга, цепочка поставок электромобилей, катализаторы биотехнологий — с…
Как процесс A 85/100 · Дойдёт до конца — слабые места: отчётность по ходу
Как улучшить
- 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
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 85/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 15
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1248 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 523 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.