SKILLEMALL.ai

AC open-fund-query

Запрос информации об индексных фондах внебиржевого рынка (OEF). Внебиржевые фонды обычно покупаются и продаются через компании по управлению фондами, банки, платформы управления активами брокеров или сторонние платформы продажи фондов, торгуются по чистой стоимости активов и идентифицируются по 6-значному коду фонда (например, 110020, 006748). Поддерживает запрос основной информации, масштаба и комиссий, времени основания, эталонного показателя эффективности, управляющего фондом, деталей владения, исторических дивидендов, доходности за период, ошибки отслеживания индексных фондов внебиржевого рынка и ETF-связанных фондов, а также фильтрацию по ключевым словам и пакетное сравнение. Применяется в сценариях, когда у пользователя нет брокерского счета, он владеет индексными фондами через платформу продажи фондов, интересуется регулярными инвестициями, различиями между долями A/C, отношениями между связанными фондами и базовыми ETF. Если пользователь интересуется ETF, торгуемыми на фондовой бирже, следует использовать etf-fund-query; если пользователь запрашивает сам индекс, следует использовать index-query.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«场外指数基金(OEF)信息查询。场外基金通常通过基金公司、银行、券商理财平台或第三方基金销售平台申购赎回,按基金净值成交,以6位基金代码识别…»

场外指数基金(OEF)信息查询。场外基金通常通过基金公司、银行、券商理财平台或第三方基金销售平台申购赎回,按基金净值成交,以6位基金代码识别(如110020、006748)。 支持查询场外指数基金和ETF联接基金的基础信息、规模费率、成立时间、业绩比较基准、基金经理、持仓明细、历史分红、区间收益、跟踪误差,以及按关键词筛选和批量比较。 适用于用户没有股票账户、通过基金销售平台持有指数基金、关注定投、A/C份额差异、联接基金与底层ETF关系等场景。如果用户关注证券交易所上市交易的ETF,应使用 etf-fund-query;如果用户查询指数本身,应使用 index-query。

ClawHub Agent Skills автор: e-fintech v1.0.4 MIT-0 9 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 899 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 33 ч назад

Запрос информации об индексных фондах внебиржевого рынка (OEF).

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
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: 9. 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 55/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 78
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1899 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 17. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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 293 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 78 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill coherently provides fund-information queries through a disclosed provider API, with some install and disclaimer practices users should notice.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 8 сент. 2026 г.