SKILLEMALL.ai

AB expected-value-and-kelly

Активируется, когда пользователь спрашивает: «Сколько мне следует поставить/инвестировать в это?», «Какова ожидаемая стоимость здесь?», «Критерий Келли», «Оптимальный размер ставки», «Дробный Келли», «Какую позицию я должен занять?» или распределяет капитал между повторяющимися решениями (расходы на рекламу по сегментам, формирование портфеля венчурных инвестиций, определение размера позиции, постепенное увеличение A/B-теста). НЕ активируется, когда: решение является одноразовым и не повторяется (смена карьеры, брак) — вместо этого используйте минимизацию сожаления; или когда пользователь не может хотя бы примерно оценить вероятности или выигрыши. Подробнее: deciqai.com/c/expected-value-and-kelly

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Activate when: user asks 'how much should I bet/invest on this?', 'wha…»

Activate when: user asks 'how much should I bet/invest on this?', 'what's the expected value here?', 'Kelly criterion', 'optimal bet size', 'fractional Kelly', 'how big a position should I take?', or is allocating capital across repeated decisions (ad spend by segment, VC portfolio construction, position sizing, A/B test ramp). Do NOT activate when: the decision is one-shot and non-repeating (career change, marriage) — use regret-minimization instead; or when the user cannot estimate probabilities or payoffs even roughly. More: deciqai.com/c/expected-value-and-kelly

ClawHub Agent Skills автор: deciqAI v1.0.4 MIT-0 6 файлов тело ≈ 2 234 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 8 ч назад

Активируется, когда пользователь спрашивает: «Сколько мне следует поставить/инвестировать в это?», «Какова ожидаемая стоимость здесь?», «Критерий Келли»…

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск

ПроцедураФинансыИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
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: 6. 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 66/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 85Шаги. Шагов: 37, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2234 токенов

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 572 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent educational guide for expected-value and Kelly sizing, with no executable code or hidden access behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 июл. 2026 г.