SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB wudao-analysis

悟道 · Анализ капитала A-акций: обнаружение аномалий, денежные потоки, северные потоки капитала, ротация секторов, корреляция акций, рейтинг концепций и составные акции. Используйте, когда: пользователь спрашивает об A-акциях, капитале, аномалиях акций, денежных потоках, северных капиталах, ротации секторов, анализе секторов, корреляции акций, рейтингах концепций или составных акциях концепций. НЕ для: графиков K-линий, досок с лимитом роста, исследовательских отчетов или новостей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«悟道 · A股资金分析：异动检测、资金流向、北向资金、板块轮动、股票关联、概念排行与成分股。Use when: user asks abou…»

悟道 · A股资金分析：异动检测、资金流向、北向资金、板块轮动、股票关联、概念排行与成分股。Use when: user asks about A股, 资金, stock anomalies, capital flow, money flow, northbound capital, sector rotation, sector analysis, stock correlation, concept rankings, or concept constituent stocks. NOT for: K-line charts, limit-up boards, research reports, or news.

ClawHub Agent Skills автор: wudao v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 279 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

悟道 · Анализ капитала A-акций: обнаружение аномалий, денежные потоки, северные потоки капитала, ротация секторов, корреляция акций, рейтинг концепций и…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктураДанные 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
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
75
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

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

Утечка данных средняя серьёзность

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

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

    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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:43
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -H "Authorization: Bearer $LB_API_KEY" "$LB_API_BASE/endpoint"
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:53
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -H "Authorization: Bearer $LB_API_KEY" "$LB_API_BASE/anomalies?date=2026-03-20"
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:54
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -H "Authorization: Bearer $LB_API_KEY" "$LB_API_BASE/anomalies?code=600519"
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:82
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -H "Authorization: Bearer $LB_API_KEY" "$LB_API_BASE/capital-flow?date=2026-03-20"
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:83
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -H "Authorization: Bearer $LB_API_KEY" "$LB_API_BASE/capital-flow?flowType=stock&stockCode=600519&date=2026-03-20"

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 13
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1279 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 312 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill bundle is mostly coherent for ClawHub and Convex maintenance, but it includes a review helper that defaults to broad sandbox and approval bypass.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.