SKILLEMALL.ai

BF gangtise-data

Получение структурированных количественных данных через Gangtise Financial Open API, включая дневные K-линии, три основных финансовых отчета, структуру основной деятельности и процентили оценки. Необходимо настроить авторизацию в каталоге scripts (.authorization), параметры ценных бумаг должны быть полными кодами (например, 600519.SH). Используйте, когда пользователю нужны табличные данные о рыночных котировках и фундаментальных показателях, которые можно сохранить.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通过 Gangtise 金融 Open API 拉取结构化量化数据,包括日K行情、财务三大报表、主营构成与估值分位等。需在 scripts…»

通过 Gangtise 金融 Open API 拉取结构化量化数据,包括日K行情、财务三大报表、主营构成与估值分位等。需在 scripts 目录配置授权(.authorization),证券参数须为完整代码(如 600519.SH)。当用户需要可落盘的表格化行情与基本面数据时使用。

ClawHub Agent Skills автор: GangtiseGts v1.4.3 MIT-0 15 файлов тело ≈ 1 102 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Получение структурированных количественных данных через Gangtise Financial Open API, включая дневные K-линии, три основных финансовых отчета, структуру…

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/*.py, scripts/.authorization

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/*.py, scripts/.authorization
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: 15. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 12, column 22: description: 用于配置ak/sk, 内容为{"accessKey": "<ak>", "secretAccessKey": "<s… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/*.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/.authorization

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/*.py, scripts/.authorization
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): scripts/*.py, scripts/.authorization
  • 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: 8
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1102 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 141 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
  • +3Все 7 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches its financial-data purpose, but one shareholder API path can send its authorization token to an undocumented environment-chosen URL.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.