SKILLEMALL.ai

AC stock-tools

Управление списком наблюдения и диалог с рынком акций A-shares. Используйте, когда пользователь на естественном языке просит добавить/удалить/показать/очистить акции из списка наблюдения или спрашивает о рыночной ситуации, изменении цены, тенденции, производительности, обзоре акций/списка наблюдения, например «добавить 000009 China Baoan» «удалить 600519» «показать список наблюдения» «посмотреть рыночную ситуацию Kweichow Moutai» «как сегодня дела у моих акций в списке наблюдения». Приоритет отдается прямому ответу на вопросы о рыночной ситуации с помощью большой модели; используйте операции с локальными файлами только для постоянного ведения списка наблюдения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«自选股管理与A股行情对话能力。Use when the user asks in natural language to add/remov…»

自选股管理与A股行情对话能力。Use when the user asks in natural language to add/remove/list/clear watchlist stocks, or asks about a stock / watchlist行情、涨跌幅、走势、表现、概览,例如“添加 000009 中国宝安”“删除 600519”“查看自选股”“看一下贵州茅台行情”“我的自选股今天怎么样”。优先由大模型直接回答行情相关问题;仅在需要持久化维护自选股列表时使用本地文件操作。

ClawHub Agent Skills автор: daguniang v1.0.6 MIT-0 4 файла тело ≈ 895 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Управление списком наблюдения и диалог с рынком акций A-shares.

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, отчётность по ходу

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 4. 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 61/100

    • 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 (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 92
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 895 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)
    • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 251 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 92 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill coherently manages a local stock watchlist and fetches public A-share quotes, with a caution about an optional custom file path argument.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.