SKILLEMALL.ai

AD biga

🐂 BigA · Инструмент для интеллектуального отбора акций и количественного анализа A-акций — комплексный анализ рыночных котировок A-акций, интеллектуальный отбор акций, сигналы покупки/продажи, краткосрочное определение времени входа/выхода. Анализ в реальном времени + количественная оценка + технический анализ, охватывающий фундаментальный отбор / рыночные настроения / внутридневные объемы / основной капитал / ротацию секторов / мониторинг пула акций. Собственная разработка системы определения времени входа/выхода от -10 до +10 для точного определения моментов покупки/продажи, динамический пул акций (≤30 акций), отбор по принципу высоких технологий × малых и средних капитализаций × хорошей прибыли, своевременное уведомление о сигналах покупки/продажи. Инвестиции в A-акции, анализ фондового рынка, количественный отбор акций, управление пулом акций, краткосрочное определение времени входа/выхода. | Анализ акций A-класса и количественный отбор акций — котировки в реальном времени, оценка времени входа/выхода, сигналы покупки/продажи.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«🐂 BigA · A股智能选股与量化分析工具 — A股行情分析、智能选股、买卖信号、短线择时一站式。实时行情+量化评分+技术面分析,覆盖基…»

🐂 BigA · A股智能选股与量化分析工具 — A股行情分析、智能选股、买卖信号、短线择时一站式。实时行情+量化评分+技术面分析,覆盖基本面筛选/市场情绪/分时量能/主力资金/板块轮动/股票池监控。自主研发 -10~+10 择时分体系精准判断买卖时机,动态股票池(≤30支),按高科技×中小市值×好业绩原则筛选,买入/卖出信号定时推送。A股投资、股市分析、量化选股、股票池管理、短线择时。| A-share stock analysis & quant stock selection — real-time quotes, timing score, buy/sell signals.

ClawHub Agent Skills автор: kobenfang v6.0.20 MIT-0 9 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 887 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

🐂 BigA · Инструмент для интеллектуального отбора акций и количественного анализа A-акций — комплексный анализ рыночных котировок A-акций, интеллектуальный…

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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

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: 9. 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 "triggers"

Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 105
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1887 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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
  • -244 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 296 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 27 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 105 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This stock-alert skill is purpose-aligned but should be reviewed because it can auto-run, create scheduled jobs, and send messages without enough scoping or confirmation.
LLM: suspicious (high) · 28 авг. 2026 г.