AD polymarket-longshot-bias-trader
Использует эффект «longshot bias» — наиболее устойчивую аномалию в исследованиях ставок и прогнозных рынков. Систематически избегает переоцененных маловероятных исходов (покупать НЕТ, когда p ≤ 10%) и поддерживает недооцененные почти гарантированные исходы (покупать ДА, когда p ≥ 88%). Независимо от домена: аномалия существует во всех категориях рынков. Уверенность масштабируется с глубиной завышения цены и заметностью нарратива.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Exploits longshot bias — the most robust anomaly in betting and predic…»
Exploits longshot bias — the most robust anomaly in betting and prediction market research. Systematically fades overpriced low-probability outcomes (buy NO when p ≤ 10%) and backs underpriced near-certainties (buy YES when p ≥ 88%). Domain-agnostic: the bias exists in every market category. Conviction scales with depth of mispricing and narrative salience.
Использует эффект «longshot bias» — наиболее устойчивую аномалию в исследованиях ставок и прогнозных рынков.
Как процесс D 43/100 · 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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Exploits longshot bias — the most robust anomaly in betting and pr… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 16
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2095 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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 359 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.