DD Privora · 数据驱动投资工作流平台 for AI Agents
Privora · AI Agent Платформа инвестиционных рабочих процессов — Bearer Token для доступа к общему диспетчеру /agent/skills/execute, охватывающему данные по акциям A, Гонконга, США, золоту, фондам, финансовой отчетности + Python бэктестинг (включая sandbox) + симуляция торгов + атрибуция портфеля (α/β TWR) + облачные оповещения + оркестровка процессов. Полная совместимость с Hermes / Claude / GPT / OpenClaw.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Privora · AI Agent 投资工作流平台 — Bearer Token 即接入 /agent/skills/execute 通用…»
Privora · AI Agent 投资工作流平台 — Bearer Token 即接入 /agent/skills/execute 通用 dispatcher，覆盖 A 股/港股/美股/黄金/基金/财报数据 + Python 回测（含 sandbox）+ 模拟交易 + 组合归因（α/β TWR）+ 云端告警 + 流程编排。Hermes / Claude / GPT / OpenClaw 全兼容。
Privora · AI Agent Платформа инвестиционных рабочих процессов — Bearer Token для доступа к общему диспетчеру /agent/skills/execute, охватывающему данные по…
Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: CHANGELOG.md, lg-data-demo.gif, ../mcp-server/README.md
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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 · 5
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 5
-
низкая Утечка данных
net-credential-usescripts/lg_agent_exec.sh:296Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (определение детектора / чёрного списка)LG_AGENT_TOKEN_ESC="$(_curl_config_escape "$LG_AGENT_TOKEN")" || exit 1
детектор -
низкая Утечка данных
net-credential-usescripts/lg_agent_list.sh:280Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (определение детектора / чёрного списка)LG_AGENT_TOKEN_ESC="$(_curl_config_escape "$LG_AGENT_TOKEN")" || exit 1
детектор -
низкая Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:262Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (документация security-скилла)curl -H "Authorization: Bearer $LG_AGENT_TOKEN" \
security-скилл -
низкая Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:270Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (документация security-скилла)curl -H "Authorization: Bearer $LG_AGENT_TOKEN" \
security-скилл -
низкая Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:279Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (документация security-скилла)curl -H "Authorization: Bearer $LG_AGENT_TOKEN" \
security-скилл
Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 35682 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: CHANGELOG.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: lg-data-demo.gif - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../mcp-server/README.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/lg_agent_approval.sh - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "title" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "updatedAt" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "keywords" - заметка
edit-residueв тексте есть пометки об устаревшем (строки 601, 1232, 1265, 1280, 1300, 1530): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия
Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): CHANGELOG.md, lg-data-demo.gif, ../mcp-server/README.md
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 10Стоимость исполнения. Тело инструкции 35682 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (Privora · 数据驱动投资工作流平台 for AI Agents) не совпадает с папкой (privora-cn-quant)
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 85Шаги. Шагов: 243, расплывчатых формулировок: 1
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (14 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- -2284 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 201 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 116 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 243 пунктов
- +4Есть примеры (52 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 44.