SKILLEMALL.ai

AC desk-post-trade-review

Процедура Trade Reviewer для ведения журнала активности desk и обзора сделок из записи биржи — процесс оценивается отдельно от результата, измеряются затраты на исполнение, делается один повторяемый вывод на обзор, плюс еженедельный обзор desk. Используйте после любой отправки, когда сделка закрывается, в рамках еженедельной рутины или когда пользователь спрашивает «как это прошло».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«The Trade Reviewer's procedure for journaling desk activity and review…»

The Trade Reviewer's procedure for journaling desk activity and reviewing trades from the exchange record - process graded separately from outcome, execution costs measured, one repeatable finding per review, plus the weekly desk review. Use after any send, when a trade closes, on the weekly routine, or when the user asks "how did that go".

ClawHub Agent Skills автор: Galleon Labs v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 136 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Процедура Trade Reviewer для ведения журнала активности desk и обзора сделок из записи биржи — процесс оценивается отдельно от результата, измеряются затраты…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ПроцедураЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 2. 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 57/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (desk-post-trade-review) не совпадает с папкой (hypergrok-desk-post-trade-review)
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 18
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1136 токенов

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 342 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed trading-desk journaling and post-trade review procedure, with expected access to trade records and workspace files.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 авг. 2026 г.