SKILLEMALL.ai

CD market-intel

Сканирование рыночной информации и новостей по SOP. Охватывает макроэкономическую политику, зарубежные рынки за ночь (акции США/A50/валютные курсы), потоки капитала по секторам и крупные аномальные сделки, выдает стандартизированный объективный «Бюллетень рыночной информации». Излагает только объективные факты, без торговых мнений или рекомендаций по операциям. Активируется, когда пользователь хочет получить рыночную информацию, узнать о зарубежных рынках за ночь, просмотреть макроэкономические новости или отследить потоки крупных средств и крупные сделки в течение торгового дня (включая триггерные слова: рыночная информация, зарубежные рынки за ночь, предрыночная информация, потоки капитала, крупные аномальные сделки, market intel, overnight, macro news).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«市场情报与资讯扫描 SOP。覆盖宏观政策、隔夜外盘(美股/A50/汇率)、板块资金流向及大单异动,输出标准化客观《市场情报快报》。只陈述客观…»

市场情报与资讯扫描 SOP。覆盖宏观政策、隔夜外盘(美股/A50/汇率)、板块资金流向及大单异动,输出标准化客观《市场情报快报》。只陈述客观事实,不夹带交易观点或操作建议。当用户需要获取市场情报、了解隔夜外盘行情、扫描宏观要闻或跟踪盘中主力资金与大单时触发(包含触发词:市场情报, 隔夜外盘, 盘前情报, 资金流向, 大单异动, market intel, overnight, macro news)。

ClawHub Agent Skills автор: fize v1.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 548 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

Сканирование рыночной информации и новостей по SOP.

Как процесс D 35/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../market/SKILL.md

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
35/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../market/SKILL.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 2. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../market/SKILL.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../market/SKILL.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): ../market/SKILL.md
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 15
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 548 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 202 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a market-news briefing workflow that fetches and verifies public market data without hidden persistence, credential use, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 сент. 2026 г.