SKILLEMALL.ai

AC xiapi-style-rotation

Анализирует ротацию стилей акций А на крупные и мелкие. Определяет направленность и сигналы переключения стиля по разнице относительной силы между CSI 2000 и CSI 300. Триггерные фразы: стиль крупных и мелких акций, ротация стилей, крупные и мелкие акции, переключение стилей, CSI 300, CSI 2000, стратегия инвестирования в акции малой капитализации. Применимые сценарии: определение направленности рыночного стиля, выявление сигналов переключения стилей, принятие решений о распределении между крупными и мелкими акциями. Неприменимые сценарии: анализ отдельных акций, анализ отраслевых секторов, анализ облигаций.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«分析A股大小盘风格轮动,通过中证2000与沪深300的相对强弱差值判断风格偏向与切换信号。触发词:大小盘风格、风格轮动、大盘股小盘股、风格切…»

分析A股大小盘风格轮动,通过中证2000与沪深300的相对强弱差值判断风格偏向与切换信号。触发词:大小盘风格、风格轮动、大盘股小盘股、风格切换、沪深300、中证2000、微盘股投资策略。适用场景:判断市场风格偏向、识别风格切换信号、大盘小盘配置决策。不适用场景:个股分析、行业板块分析、债券分析。

ClawHub Agent Skills автор: 三水清 v1.0.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 714 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Анализирует ротацию стилей акций А на крупные и мелкие.

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

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
88
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • средняя Опасные команды cmd-shell-rc references/token-setup.md:47
      Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
      echo 'export DAXIAPI_TOKEN=YOUR_TOKEN_FROM_DAXIAPI' >> ~/.bashrc

    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 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: 38
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 714 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

    • +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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 148 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent A-share market-style analysis helper, with expected external API and token setup instructions disclosed.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.