SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF alva

Используйте этот навык, когда пользователь запрашивает финансовые данные ("цена BTC", "P/E ratio NVDA"), анализ рынка, исследование акций или криптовалют, количественные стратегии, бэктестинг ("бэктест стратегии моментума"), отслеживание активов или портфелей, или помощь в превращении инвестиционных идей в рабочие плейбуки, панели мониторинга и аналитику на Alva. Работает на основе более чем 250 источников финансовых данных по криптовалютам, акциям, макроэкономике, ончейн-данным и социальным данным, а также облачной аналитики и бэктестинга. Также используйте, когда пользователь спрашивает о возможностях платформы Alva.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when the user asks for financial data ("price of BTC",…»

Use this skill when the user asks for financial data ("price of BTC", "P/E ratio of NVDA"), market analysis, stock or crypto research, quant strategies, backtesting ("backtest a momentum strategy"), tracking assets or portfolios, or help turning investing ideas into live playbooks, dashboards, and analytics on Alva. Powered by 250+ financial data sources across crypto, equities, macro, on-chain, and social data, along with cloud-side analytics and backtesting. Also use when the user asks about Alva platform capabilities.

ClawHub Agent Skills автор: alva v1.7.1 MIT-0 45 файлов · 1 скрипт тело ≈ 16 653 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 4 дн назад

Используйте этот навык, когда пользователь запрашивает финансовые данные ("цена BTC", "P/E ratio NVDA"), анализ рынка, исследование акций или криптовалют…

Как процесс F 68/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: user.md, market-views.md, references/api/*.md

ПроцедураДанные и аналитикатип 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
68/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: user.md, market-views.md, references/api/*.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Стоимость исполнения вес 6
10
Результат и критерий готовности вес 14
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  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: 45. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 16653 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: user.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: market-views.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/api/*.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: user.md, market-views.md, references/api/*.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): user.md, market-views.md, references/api/*.md
  • 10Стоимость исполнения. Тело инструкции 16653 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 158
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 33, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 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: 24. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (28 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 526 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 75 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 158 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (25 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (14 из 15)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The Alva skill is coherent for finance workflows, but it asks for broad setup, account-linked access, memory use, public sharing, and automation/trading powers that need review before use.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.