SKILLEMALL.ai

AC duan-yongping-investing

【Стоимость инвестиций. Методология Дуань Юнпина】 Превращает «Дао: Записи вопросов и ответов по инвестициям Дуань Юнпина» в исполнимую основу для принятия инвестиционных решений с помощью ИИ — покупка акций означает покупку компании, не разбираешься — не трогай, не шорти, не бери в долг, отдавай предпочтение хорошему бизнесу, «господин рынок» часто ошибается. Когда пользователь спрашивает «Стоит ли инвестировать в акции XX?», «Стоит ли делать эту инвестицию?», «Что бы Дуань Юнпин подумал о XX?», этот навык последовательно применяет правила принятия решений R1–R6, чтобы помочь вам прояснить «Понимаю ли я это, хорошо ли это, дорого ли это, стоит ли этим заниматься?». Не является инвестиционной рекомендацией.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«【价值投资·段永平方法论】把《大道:段永平投资问答录》蒸馏成可执行的 AI 投资判断框架——买股票就是买公司、不懂不碰、不做空不借钱、好生意…»

【价值投资·段永平方法论】把《大道:段永平投资问答录》蒸馏成可执行的 AI 投资判断框架——买股票就是买公司、不懂不碰、不做空不借钱、好生意优先、市场先生常错。用户问"XX股票值得投吗""这笔投资该不该做""段永平会怎么看XX"时,本 Skill 按 R1–R6 决策规则逐条套,帮你把"懂不懂、好不好、贵不贵、该不该碰"想清楚。不构成投资建议。

ClawHub Agent Skills автор: jiaxinmmhh v1.0.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 188 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

【Стоимость инвестиций.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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

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: 4. 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 "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "title"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "emoji"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 17
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 188 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

  • +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
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 173 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a text-only investment-methodology skill with clear disclaimers and no executable, persistent, or data-access behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 8 авг. 2026 г.