SKILLEMALL.ai

AC xiapi-price-limit-analysis

Анализирует акции китайского фондового рынка (A-shares), которые достигли верхнего или нижнего предела цены, выявляет горячие сектора и ведущие акции. Триггеры: верхний предел, нижний предел, срыв предел, анализ верхнего/нижнего предела, акции с верхним пределом, акции с нижним пределом, акции сорвавшие предел. Сценарии использования: отслеживание краткосрочных горячих трендов, оценка рыночных настроений, выявление ведущих акций. Не подходит для: глубокого анализа отдельных акций, долгосрочных инвестиционных исследований, детального разбора технических индикаторов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«分析A股涨跌停股票,识别热点板块和龙头股。触发词:涨停、跌停、炸板、涨跌停分析、涨停板、涨停股、跌停股、炸板股。适用场景:短线热点追踪、市场…»

分析A股涨跌停股票,识别热点板块和龙头股。触发词:涨停、跌停、炸板、涨跌停分析、涨停板、涨停股、跌停股、炸板股。适用场景:短线热点追踪、市场情绪判断、龙头股识别。不适用场景:个股深度分析、长线投资研究、技术指标详解。

ClawHub Agent Skills автор: 三水清 v1.0.2 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 783 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Анализирует акции китайского фондового рынка (A-shares), которые достигли верхнего или нижнего предела цены, выявляет горячие сектора и ведущие акции.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 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 58/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 76
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1783 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
    • +3Длина description 108: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -214 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 27 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 76 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed stock market analysis workflow that uses DaxiAPI data and has manageable token and dependency handling considerations.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.