AC social-arbitrage
Исследует текущие социальные, потребительские, технологические, культурные, погодные, связанные с поставками и восприятием сдвиги и сопоставляет их с акциями американских компаний, котирующихся на бирже, используя процесс социального арбитража, вдохновленный Крисом Камилло. Используйте для отчетов о текущих тенденциях, сканирования тикеров по тенденциям, списков наблюдения для лонг/шорт позиций, сигналов о новых потребительских или технологических тенденциях, исследований альтернативных данных или для определения того, является ли наблюдаемая тенденция существенной и недооцененной. Создает основанные на доказательствах исследовательские предпосылки и отвергает слабые сигналы; не предоставляет советов по исполнению, размеру позиций или опционам.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Research current social, consumer, technology, cultural, weather, supp…»
Research current social, consumer, technology, cultural, weather, supply, and perception shifts and map them to U.S.-listed equities using a Chris Camillo-inspired social-arbitrage process. Use for current trend reports, trend-to-ticker scans, long/short watchlists, emerging consumer or technology signals, alternative-data research, or deciding whether an observed trend is material and underrecognized. Produces evidence-backed research biases and rejects weak signals; does not provide execution, sizing, or options advice.
Исследует текущие социальные, потребительские, технологические, культурные, погодные, связанные с поставками и восприятием сдвиги и сопоставляет их с акциями…
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 100Шаги. Шагов: 57
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2263 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 527 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 22 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 57 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.