SKILLEMALL.ai

BD stock-analysis

Навык всестороннего анализа акций. Активируется, когда пользователь запрашивает анализ определенной акции, хочет узнать ее фундаментальные показатели/рыночную ситуацию/операционную деятельность или спрашивает, стоит ли следить за акцией. Охватывает пять аспектов: основная информация, рыночные тенденции, операционный анализ (основная деятельность/финансы/важные события), анализ рынка (оценка/фонды/технологии), комплексное заключение. Использует инструменты серии datayesMCP (5 сервисов MCP/10 инструментов) для получения данных и их анализа с выводом отчета.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«个股全面分析 Skill。当用户请求分析某只股票、了解股票基本面/行情/经营情况、或询问某股票是否值得关注时触发。覆盖五大维度:基本信息、行…»

个股全面分析 Skill。当用户请求分析某只股票、了解股票基本面/行情/经营情况、或询问某股票是否值得关注时触发。覆盖五大维度:基本信息、行情走势、经营分析(主营/财务/重大事项)、行情分析(估值/资金/技术)、综合结论,调用 datayesMCP 系列工具(5个MCP服务/10个工具)获取数据,进行分析,输出报告。

ClawHub Agent Skills автор: Datayes v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 658 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Навык всестороннего анализа акций.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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

  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: 6. 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 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (stock-analysis) не совпадает с папкой (datayes-stock-analysis)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 25
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 658 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 159 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a markdown-only stock analysis workflow that uses Datayes market data tools and does not show hidden execution, persistence, or data theft.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.