SKILLEMALL.ai

AC stock-planner

Генератор торговых планов. На основе текущих позиций, рыночной ситуации и правил стратегии генерирует рекомендации по покупке и продаже на следующий торговый день. Поддерживает оценку риска позиций, проверку стоп-лосс/тейк-профит, контроль позиций, приоритезацию покупок. Используйте, когда: требуется ежедневный торговый план, управление позициями, проверка контроля рисков, оценка позиций. 🎉 v1.0.0 Функции: - Анализ прибыли/убытка по позициям (по акциям) - Проверка стоп-лосс (автоматическая отметка при убытке ≥-8%) - Рекомендации по тейк-профиту (поэтапное тейк-профит при прибыли ≥+20%) - Контроль позиций (корректировка в зависимости от рыночной ситуации) - Генерация рекомендаций по операциям Ключевые слова: торговый план, управление позициями, стоп-лосс/тейк-профит, управление инвестициями Область применения: данные позиций в формате CSV Режим работы: чисто локальный

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«交易计划生成器。基于当前持仓、市场状态和策略规则 生成下一交易日的买卖建议。支持仓位风险评估、 止损止盈检查、仓位控制、买入优先级排序。…»

交易计划生成器。基于当前持仓、市场状态和策略规则 生成下一交易日的买卖建议。支持仓位风险评估、 止损止盈检查、仓位控制、买入优先级排序。 Use when: 需要每日交易计划、仓位管理、 风险控制检查、持仓评估。 🎉 v1.0.0 功能: - 持仓盈亏分析(逐只股票) - 止损检查(亏损≥-8%自动标记) - 止盈建议(盈利≥+20%分批止盈) - 仓位控制(根据市场状态调整) - 操作建议生成 触发关键词:交易计划、仓位管理、止损止盈、投资管理 适用范围:CSV 持仓数据 运行模式:纯本地

ClawHub Agent Skills автор: ChengQian v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 313 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 35 ч назад

Генератор торговых планов.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 75Шаги. Шагов: 3
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 313 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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 252 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a local stock-position analysis tool that reads user-supplied files and optionally writes a requested JSON plan, with no evidence of network access, credential use, persistence, or account-changing actions.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 19 июл. 2026 г.