SKILLEMALL.ai

BB wudao-intel

Аналитика рынка акций A-shares от Wudao: данные Dragon-Tiger Board, отчеты об исследованиях, данные аукциона, интеллектуальный список горячих тем, ежедневные сводки, позиции крупных игроков. Используйте, когда: пользователь спрашивает об акциях A-shares, Dragon-Tiger Board, горячих темах, популярных новостях, отчетах об исследованиях, рейтингах аналитиков, предрыночном аукционе, ежедневных сводках, данных о торгах институциональных инвесторов. НЕ используйте для: графиков K-line, досок с лимитным ростом, ротации секторов или потоков капитала.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«悟道 · A股市场情报:龙虎榜、研报数据、竞价数据、智能热榜、每日简报、游资席位。Use when: user asks about A股,…»

悟道 · A股市场情报:龙虎榜、研报数据、竞价数据、智能热榜、每日简报、游资席位。Use when: user asks about A股, 龙虎榜, hot topics, trending news, research reports, analyst ratings, pre-market auction, daily briefings, dragon-tiger board, or institutional trading data. NOT for: K-line charts, limit-up boards, sector rotation, or capital flow.

ClawHub Agent Skills автор: wudao v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 492 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Аналитика рынка акций A-shares от Wudao: данные Dragon-Tiger Board, отчеты об исследованиях, данные аукциона, интеллектуальный список горячих тем, ежедневные…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
75
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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/hotlist?type=general"
    • 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/hotlist?type=financial"
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:77
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -H "Authorization: Bearer $LB_API_KEY" "$LB_API_BASE/research-reports?stockCode=600519&pageSize=10"
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:78
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -H "Authorization: Bearer $LB_API_KEY" "$LB_API_BASE/research-reports?keyword=人工智能&page=1&pageSize=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 68/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 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: 9
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1492 токенов

    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 300 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 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: clean
    This skill is a disclosed A-share market data helper that uses a user-provided API key for read-only stock intelligence endpoints.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.