SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC dividend-premium-tracker

Отслеживайте премию по дивидендам (дивидендная доходность минус 10-летняя доходность облигаций) для индекса CSI Dividend Low Volatility. Отслеживайте дивидендную доходность, 10-летнюю доходность облигаций и рассчитывайте премию для принятия инвестиционных решений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Track the dividend premium (dividend yield minus 10-year bond yield) f…»

Track the dividend premium (dividend yield minus 10-year bond yield) for CSI Dividend Low Volatility Index. Monitor dividend yield, 10-year bond yield, and calculate the premium for investment decisions.

ClawHub Agent Skills автор: gykdly v1.0.1 5 файлов тело ≈ 702 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Отслеживайте премию по дивидендам (дивидендная доходность минус 10-летняя доходность облигаций) для индекса CSI Dividend Low Volatility.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
88
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • средняя Опасные команды cmd-eval-dynamic scripts/monitor_dividend_premium.py:44
    Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного ввода
    os.system(f"curl -s -o {local_file} '{url}'")
  • средняя Опасные команды cmd-eval-dynamic scripts/update_dividend_premium.py:27
    Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного ввода
    os.system(f"curl -s -o {local_file} '{url}'")
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url scripts/monitor_dividend_premium.py:31
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
    cmd = f"""curl -s -X POST https://api.telegram.org/bot{TELEGRAM_TOKEN}/sendMessage \
    заглушка
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention SKILL.md:70
    Упоминание редактирования crontab
    crontab -e

Просканировано файлов: 5. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 19
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 702 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 203 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches its financial-tracking purpose, but its alert feature uses a user-provided Telegram bot token to message a hard-coded chat ID and runs that request through an unsafe shell command.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.