BC moneybigA
moneybigA — навык анализа акций A-shares/Hong Kong stocks/US stocks на институциональном уровне с использованием нескольких фреймворков. Разработан для активных трейдеров и исследователей: распределение фишек + контроль со стороны крупных игроков, интеллектуальные концепции денежных средств (SMC) — блоки ордеров/разрывы справедливой стоимости/очистка ликвидности, шестиэтапная модель накопления/распределения Вайкоффа, определение волн по волновой теории, дивергенция MACD, соотношение объема и цены; Фундаментальный уровень: трехфакторная модель Дюпона, внутренняя стоимость по DCF, оценка PEG/EV-EBITDA, пять сил Портера для конкуренции в отрасли; Количественный уровень: система оценки по многофакторной модели Alpha101 (моментум/стоимость/рост/качество/денежный поток). Автоматически собирает данные в реальном времени, выдает интерактивные HTML-отчеты с панелью комплексной оценки, включая сигналы покупки/продажи с градацией (уверенность HIGH/MEDIUM/LOW), условия срабатывания уровня риска, рекомендации по стоп-лоссу и целевой цене. Активация по: анализ акций, распределение фишек, сигналы покупки, контроль со стороны крупных игроков, краткосрочные возможности, индекс Шанхайской биржи, фундаментальный анализ, финансовый анализ, оценка, комплексный анализ финансовой отчетности, отраслевой анализ, технический анализ, количественный отбор акций, волновая теория, Вайкофф, SMC, Order Block, фактор Alpha, stock analysis, chip distribution, buy signal, sell signal, fundamental analysis, valuation, DCF, financial report analysis.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«moneybigA — A股/港股/美股机构级多框架股票分析 Skill。 专为主动交易者和研究者设计：筹码分布+主力控盘、智能资金概念(S…»
moneybigA — A股/港股/美股机构级多框架股票分析 Skill。 专为主动交易者和研究者设计：筹码分布+主力控盘、智能资金概念(SMC)订单块/公允价值缺口/流动性清扫、 威科夫吸筹/派发六阶段、波浪理论浪级判断、MACD背离、量价关系； 基本面层：杜邦三因子、DCF内在价值、PEG/EV-EBITDA估值、波特五力行业竞争； 量化层：Alpha101多因子评分体系（动量/价值/成长/质量/资金流）。 自动搜集实时数据，输出带综合评分仪表盘的交互式 HTML 报告， 含分级买卖信号（HIGH/MEDIUM/LOW 置信度）、风险等级触发条件、止损参考与目标价。 Trigger on：股票分析、筹码分布、买卖信号、主力控盘、短线机会、上证指数、基本面分析、 财务分析、估值分析、财报综合分析、行业分析、技术分析、量化选股、波浪理论、威科夫、 SMC、Order Block、Alpha因子、stock analysis、chip distribution、buy signal、 sell signal、fundamental analysis、valuation、DCF、financial report analysis。
moneybigA — навык анализа акций A-shares/Hong Kong stocks/US stocks на институциональном уровне с использованием нескольких фреймворков.
Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Чем это грозит
Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
Как улучшить
- Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
- 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 · 1
-
высокая Утечка данных
intent-browser-credential-storeskill-card.md:33Доступ к хранилищу паролей / cookies браузера**Other Properties Related to Output:** [Uses public web data where available; does not request credentials, place trades, persist user data, or write local files according to the artifact documentati
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "keywords"
Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 29
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 709 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
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +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
- +3Длина description 521 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.