SKILLEMALL.ai

AC industry-stock-tracker

Опираясь на базу данных East Money, для отрасли или отдельной акции, создает отчеты для отслеживания (включая ежедневные/еженедельные/ежемесячные отчеты, исследовательские отчеты и структурированный анализ для отслеживания). Триггер срабатывает при выполнении любого из следующих условий: (1) Пользователь явно запрашивает «отчет», «исследовательский отчет», «анализ для отслеживания» или периодические отчеты для отслеживания; (2) Пользователь указывает отрасль, сектор, индекс, отдельную акцию (название или код), и ожидает систематического, оформленного отчета о текущей ситуации или обзора. Типичные фразы: «напиши отчет по отрасли XX», «отслеживай акции XX», «создай ежедневный отчет по XX», «посмотри, что происходит с XX в последнее время, и подготовь отчет».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«依托东方财富数据库,面向行业或个股,产出跟踪类报告(含日报/周报/月报、研报及结构化跟踪解读)。 满足以下任一条件即触发:(1)用户明确索要…»

依托东方财富数据库,面向行业或个股,产出跟踪类报告(含日报/周报/月报、研报及结构化跟踪解读)。 满足以下任一条件即触发:(1)用户明确索要「报告」「研报」「跟踪分析」或定期跟踪类文稿;(2)用户点名的行业、板块、指数、个股(名称或代码),并期望系统化、可成文的近况跟踪或梳理。 典型说法如「写一份 XX 行业报告」「跟踪 XX 股票」「生成 XX 日报」「看看 XX 最近怎么样并出报告」等。

ClawHub Agent Skills автор: Financial AI Analyst v1.0.2 MIT-0 3 файла тело ≈ 519 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Опираясь на базу данных East Money, для отрасли или отдельной акции, создает отчеты для отслеживания (включая ежедневные/еженедельные/ежемесячные отчеты…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураWordИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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: 3. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 519 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 197 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill coherently sends stock or industry report requests to Eastmoney and saves returned report files locally, with no evidence of hidden or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.