SKILLEMALL.ai

BD chip-distribution

Анализ распределения фишек — на основе данных о распределении фишек Oriental Fortune (CYQ) для анализа распределения затрат, концентрации, заблокированных позиций и уровней поддержки/сопротивления. Активируется, когда пользователь говорит «распределение фишек», «концентрация фишек», «зона высокой концентрации затрат», «заблокированные позиции», «низкоуровневая концентрация».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«筹码分布分析 — 基于东方财富筹码分布数据(CYQ),分析成本分布、集中度、套牢盘与支撑阻力。当用户说「筹码分布」「筹码集中度」「成本密集区…»

筹码分布分析 — 基于东方财富筹码分布数据(CYQ),分析成本分布、集中度、套牢盘与支撑阻力。当用户说「筹码分布」「筹码集中度」「成本密集区」「套牢盘」「低位密集」时激活。

ClawHub Agent Skills автор: danpian1 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 163 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Анализ распределения фишек — на основе данных о распределении фишек Oriental Fortune (CYQ) для анализа распределения затрат, концентрации, заблокированных…

Как процесс D 38/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
38/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
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.
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 163 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)
  • +3Длина description 86: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only stock analysis skill with no code execution, credentials, persistence, or hidden system access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.