AD wq-challenge-gold-week
Используется для участия в соревновании WorldQuant BRAIN Challenge и достижения уровня GOLD (10000) с помощью ИИ: регистрация, поиск доступных полей/операторов через API, создание альфа-факторов (фундаментальные данные x ожидания аналитиков x длинный период, ранговые комбинации), прохождение отборов Sharpe>=1.25 / Fitness>=1.0 / self-correlation<0.7 и ежедневный цикл отправки данных. Также для запросов на китайском языке о WorldQuant BRAIN, поиске факторов, участии в Challenge для достижения GOLD, количественном анализе с помощью ИИ, отправке альфа-факторов для получения очков, настройке Sharpe/Fitness/turnover.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use to compete in the WorldQuant BRAIN Challenge and climb to GOLD (10…»
Use to compete in the WorldQuant BRAIN Challenge and climb to GOLD (10000) with AI assistance: sign-up, discovering accessible fields/operators via API, constructing alpha factors (fundamental x analyst-expectation x long-window, rank blends), passing Sharpe>=1.25 / Fitness>=1.0 / self-correlation<0.7 gates, and a daily submission harvest loop. Also for 中文 requests about WorldQuant BRAIN 因子挖掘、Challenge 冲金/GOLD、AI 辅助量化、alpha 提交拿分、Sharpe/Fitness/turnover 调优。
Используется для участия в соревновании WorldQuant BRAIN Challenge и достижения уровня GOLD (10000) с помощью ИИ: регистрация, поиск доступных…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 8
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 940 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 460 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.