SKILLEMALL.ai

BF outer-ratio-monitor

K-линии обманывают, данные — нет. Когда основные игроки входят на рынок, вы узнаете первыми — мониторинг соотношения внешнего и внутреннего оборота в реальном времени, сканирование выбранных акций каждые 30 минут, немедленное оповещение через Feishu при аномалиях соотношения внешнего и внутреннего оборота. Соотношение внешнего/внутреннего оборота — это «преимущество» основных игроков, опережающее K-линии на полшага. **Нулевая зависимость**: бесплатный API котировок Tencent, не требуется никаких API-ключей. Pro-версия за 10 юаней. ⚠️ Рынок акций сопряжен с рисками, инвестиции требуют осторожности, риски несете вы сами. Применимо: краткосрочные трейдеры акций A, розничные инвесторы, количественные инвесторы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«K线骗人,数据不骗。主力进场,你第一个知道——外内比实时监控,每30分钟扫一次自选股,外内比异动立即飞书告警。外盘/内盘比是主力的"提前量"…»

K线骗人,数据不骗。主力进场,你第一个知道——外内比实时监控,每30分钟扫一次自选股,外内比异动立即飞书告警。外盘/内盘比是主力的"提前量",比K线快半步预警。**零依赖**:腾讯免费行情API,无需任何API Key。Pro版付费10元获取。⚠️ 股市有风险,投资需谨慎,风险自担。适用:A股短线交易者、散户、量化投资者。

ClawHub Agent Skills автор: guoranyt v2.4.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 923 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

K-линии обманывают, данные — нет.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: wechat-qr.jpg

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: wechat-qr.jpg
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: 6. 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: wechat-qr.jpg
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: wechat-qr.jpg
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): wechat-qr.jpg
  • 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: 21
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1923 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 18. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • -277 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 162 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 29 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a stock-monitoring helper that fetches public market data and stores local history; its sensitive behaviors are limited and mostly disclosed.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 10 июл. 2026 г.