SKILLEMALL.ai

BD finance-reporter

Инструмент для оперативной рассылки финансовых данных. Получает в реальном времени котировки мировых фондовых рынков, валют, сырьевых товаров, криптовалют через Yahoo Finance API, поддерживает периодическую отправку в DingTalk/WeChat. Включает тикеры акций, валютные единицы, цены в реальном времени, цены за последние 24 часа/вчерашние, процентные изменения. Поддерживаемые инструменты: Nasdaq, Dow Jones, индекс доллара, золото, биткоин, Shanghai Composite, Hang Seng, Nikkei, курс юаня/доллара, сырая нефть.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«实时财经数据推送工具。使用Yahoo Finance API获取全球股市、外汇、大宗商品、加密货币实时行情,支持定时推送到钉钉/微信。包含股…»

实时财经数据推送工具。使用Yahoo Finance API获取全球股市、外汇、大宗商品、加密货币实时行情,支持定时推送到钉钉/微信。包含股票代码、货币单位、实时价格、24h前/昨收价格、涨跌幅。支持标的:纳指、道指、美元指数、黄金、比特币、沪指、恒生、日经、人民币/美元汇率、原油。

ClawHub Agent Skills автор: jfstylejf v1.0.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 617 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Инструмент для оперативной рассылки финансовых данных.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктураДанные и аналитикатип 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
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 26
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 617 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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
  • -221 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 142 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill fetches public market prices from Yahoo Finance and can be manually or optionally scheduled, with no evidence of hidden credential use, local data access, destructive behavior, or undisclosed message-sending code.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.