SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CF A-stock-report

Система автоматической генерации и отправки отчетов на основе данных A股, поддерживающая утренние отчеты / сводки по закрытию / вечерние отчеты / внутридневные предупреждения / еженедельные отчеты IPO / еженедельные финансовые отчеты. Встроенная оценка настроений инвесторов (6 измерений, максимум 100 баллов) и прогноз рынка на основе ИИ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A股数据驱动型报告自动生成与推送系统，支持晨报 / 收盘小结 / 晚报 / 盘中预警 / IPO周报 / 财经周末版。内置投资者情绪打分（6…»

A股数据驱动型报告自动生成与推送系统，支持晨报 / 收盘小结 / 晚报 / 盘中预警 / IPO周报 / 财经周末版。内置投资者情绪打分（6维度，满分100）与AI后市展望。

ClawHub Agent Skills автор: Victor Shen v3.5.4 MIT-0 24 файла тело ≈ 5 079 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Система автоматической генерации и отправки отчетов на основе данных A股, поддерживающая утренние отчеты / сводки по закрытию / вечерние отчеты / внутридневные…

Как процесс F 38/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: knowledge/changelog/README.md, knowledge/changelog/v3.5.1.md, knowledge/changelog/v3.4.4.md

ПроцедураДанные и аналитикаИнфраструктуратип 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
C
69/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
88
Качество 40%
41
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
38/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: knowledge/changelog/README.md, knowledge/changelog/v3.5.1.md, knowledge/changelog/v3.4.4.md
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. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  3. 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 · 12

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 12
  • низкая Утечка данных read-dotenv cron_jobs/cron_mirror.json:15
    Чтение файла .env (определение детектора / чёрного списка)
    "prompt": "source /workspace/.env && python3 /root/.hermes/skills/A-stock-report/scripts/send_close_summary.py",
    детектор
  • низкая Утечка данных read-dotenv cron_jobs/cron_mirror.json:30
    Чтение файла .env (определение детектора / чёрного списка)
    "prompt": "source /workspace/.env && python3 /root/.hermes/skills/A-stock-report/scripts/send_intraday_alert.py 2>&1",
    детектор
  • низкая Утечка данных read-dotenv cron_jobs/cron_mirror.json:56
    Чтение файла .env (определение детектора / чёрного списка)
    "prompt": "source /workspace/.env && python3 /root/.hermes/skills/A-stock-report/scripts/send_ipo_report.py",
    детектор
  • низкая Утечка данных read-dotenv scripts/check_consistency.py:191
    Чтение файла .env (определение детектора / чёрного списка; демонстрация атаки / пример)
    """E. SKILL.md 主体（任务清单段之外）禁止出现 cron 表达式和 source .env 命令
    детектордемонстрация
  • низкая Утечка данных read-dotenv scripts/check_consistency.py:277
    Чтение файла .env (определение детектора / чёрного списка)
    v3.2.5 修复动机：v3.1.4 已把收盘小结/IPO 周报改成 `source .env && python3 send_*.py`
    детектор
  • низкая Утечка данных read-dotenv scripts/check_consistency.py:348
    Чтение файла .env (определение детектора / чёрного списка)
    print(f"        source /workspace/.env && python3 /root/.hermes/skills/A-stock-report/scripts/send_XXX.py 2>&1")
    детектор
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:140
    Чтение файла .env (определение детектора / чёрного списка)
    所有 6 个任务的完整命令（`source .env` + `python3 脚本路径` + 可选参数）都集中在 **`cron_jobs/cron_mirror.json` 的 `tasks.<name>.prompt` 字段**。
    детектор
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:151
    Чтение файла .env
    # 2. 复制粘贴该命令到终端跑（已含 source .env + python3 路径 + 默认参数）
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:531
    Чтение файла .env (определение детектора / чёрного списка)
    - **独立脚本型（3 个）**：收盘小结 / **盘中预警** / IPO 周报 — 无需 LLM，调度配置外置于 `cron_jobs/`，由 OpenClaw gateway 直接 `source .env && python3 ...` 跑脚本。盘中预警为每 5 分钟一次高频任务（必须无 LLM 介入）。
    детектор
  • низкая Утечка данных read-dotenv templates/evening.json:2
    Чтение файла .env (определение детектора / чёрного списка; демонстрация атаки / пример)
    "prompt": "1. 调用晚报数据采集脚本，将结果写入约定路径：\n   source /workspace/.env && python3 /root/.hermes/skills/A-stock-report/scripts/collect_evening_data.py\n   \n   采集内容：六大指数、亚太股市、两融余额、两融比例、沪深300 PE分位数、股市风险溢价（ERP）等
    детектордемонстрация
  • низкая Утечка данных read-dotenv templates/morning.json:2
    Чтение файла .env (определение детектора / чёрного списка; демонстрация атаки / пример)
    "prompt": "0. 【强约束 — LLM 必读】渲染晨报前必须先 cat /tmp/morning_data.json 读真实数字：\n   cat /tmp/morning_data.json\n   然后仅用其中真实数字填充模板占位符（XXXXX.XX = price、+X.XX% = pct、XX.XX = vix.value 等）。\n   严禁凭模型知识/印象/历史样本自编数字（
    детектордемонстрация
  • низкая Утечка данных read-dotenv templates/weekend.json:2
    Чтение файла .env (определение детектора / чёрного списка; демонстрация атаки / пример)
    "prompt": "1. 用 batch_web_search 搜索以下内容（v3.4.3 2026/06/16 立 — 4 类查询 (经济政策/宏观数据/A 股重大事件/海外市场大事件) + 48h 时间窗 + 6-8 条 + 一句话摘要 + Q3-2 砍 [下周展望] 的 [外围市场] + [A 股预判] 段；v3.4.2 5 类 → 1 类；v3.4.1 1500 字 + 防幻觉 + 1
    детектордемонстрация

Просканировано файлов: 24. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5079 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: knowledge/changelog/README.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: knowledge/changelog/v3.5.1.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: knowledge/changelog/v3.4.4.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: knowledge/changelog/v3.3.5+5.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: knowledge/changelog/v3.3.5+4.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: knowledge/changelog/v3.3.5+3.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: knowledge/changelog/v3.3.5+2.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: knowledge/changelog/v3.3.5+1.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: knowledge/changelog/v3.3.5.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: knowledge/changelog/v3.3.4.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: knowledge/changelog/v3.3.3.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: knowledge/changelog/v3.3.2.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: knowledge/changelog/v3.3.1.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: knowledge/changelog/v3.3.0.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: knowledge/changelog/v3.2.9.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: knowledge/changelog/v3.2.8.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: knowledge/changelog/v3.2.7.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: knowledge/changelog/v3.2.6.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: knowledge/changelog/v3.2.5.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: knowledge/changelog/v3.2.4.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: knowledge/changelog/v3.2.3.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: templates/<task>.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: templates/*.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: templates/intraday.json

Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: knowledge/changelog/README.md, knowledge/changelog/v3.5.1.md, knowledge/changelog/v3.4.4.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 24 файла(ов): knowledge/changelog/README.md, knowledge/changelog/v3.5.1.md, knowledge/changelog/v3.4.4.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 33, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5079 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 57
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 87: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -223 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -31 из 13 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 39 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 57 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 41.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill appears to do what it says: automate A-share market reports and send them to WeCom, with some credential-handling and data-source caveats to review.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 20 июн. 2026 г.