SKILLEMALL.ai

AF xiapi-screener

Формирует пул акций A-shares на основе технических паттернов. Поддерживает различные паттерны, такие как VCP, RPS (сильные акции), новые максимумы, высокие дивиденды, и позволяет сортировать по изменению цены, импульсу, силе и другим параметрам. Триггерные фразы: "Фильтр акций", "Выбор акций", "Паттерн VCP", "Сильные акции RPS", "Новые максимумы", "Технические паттерны", "Выбор по паттерну", "Выбор акций снизу вверх", "Максимальный рост", "Максимальное падение", "Самые сильные акции". Сценарии использования: Выбор акций по техническим паттернам, отслеживание трендов, выбор акций по импульсу, выбор акций по стоимости, сортировка по заданным параметрам, комбинированный фильтр по нескольким условиям. Неприменимо для: Глубокого фундаментального анализа отдельных акций, изучения финансовой отчетности, моделирования оценки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于技术形态筛选A股股票池,支持VCP、RPS强势股、创新高、高股息等多种形态,并可按涨跌幅、动量、强度等维度排序。触发词:股票筛选、选股、…»

基于技术形态筛选A股股票池,支持VCP、RPS强势股、创新高、高股息等多种形态,并可按涨跌幅、动量、强度等维度排序。触发词:股票筛选、选股、VCP形态、RPS强势股、创新高、技术形态、形态选股、自下而上选股、涨幅最大、跌幅最大、最强股票。适用场景:技术形态选股、趋势跟踪、动量选股、价值选股、按指定维度排序筛选、多条件组合筛选。不适用场景:个股深度基本面分析、财报研究、估值建模。

ClawHub Agent Skills автор: 三水清 v1.0.3 MIT-0 5 файлов тело ≈ 2 588 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Формирует пул акций A-shares на основе технических паттернов.

Как процесс F 40/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../daxiapi/references/field-descriptions.md

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
40/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../daxiapi/references/field-descriptions.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../daxiapi/references/field-descriptions.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 40/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../daxiapi/references/field-descriptions.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): ../daxiapi/references/field-descriptions.md
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 83
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2588 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -216 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 190 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 27 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 83 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed stock-screening helper that uses a DaxiAPI token for market data, with manageable credential-handling cautions.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.