SKILLEMALL.ai

BC xiaoxin-cc-training

Skill для обучения сверхкраткосрочной торговле на фондовом рынке Китая (A-share), основанный на практическом опыте Сяо Синя. Включает в себя основные аспекты: стратегия лидера, оценка цикла настроений, техники открытия торгов, модель слабого к сильному, методы анализа прошедших торгов, управление рисками. Используйте этот Skill, когда пользователь спрашивает о следующем: (1) Сверхкраткосрочная торговля / стратегия лидера / техника «захвата хвоста» (2) Как анализировать прошедшие торги / на что обращать внимание при открытии торгов (3) Цикл настроений / точка замерзания / оценка восстановления (4) Слабый к сильному / модель взрывного роста при открытии торгов (5) Оценка ожиданий спекуляций по темам (6) Предупреждение о рисках / методы управления рисками (7) Решение проблем с просадкой счета / психологией.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A股超短交易教学Skill,基于小新擒龙日记的实战经验。包含龙头战法、情绪周期判断、竞价技巧、弱转强模式、复盘方法、风险控制等核心内容。 当…»

A股超短交易教学Skill,基于小新擒龙日记的实战经验。包含龙头战法、情绪周期判断、竞价技巧、弱转强模式、复盘方法、风险控制等核心内容。 当用户询问以下内容时使用此Skill: (1) 超短交易/龙头战法/打板技巧 (2) 如何复盘/竞价观察什么 (3) 情绪周期/冰点/修复判断 (4) 弱转强/竞价爆量模式 (5) 题材炒作预期判断 (6) 风险预警/风险控制方法 (7) 账户回撤/心态问题解决

ClawHub Agent Skills автор: KUANYE579 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 501 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Skill для обучения сверхкраткосрочной торговле на фондовом рынке Китая (A-share), основанный на практическом опыте Сяо Синя.

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

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
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: 2. 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")

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: 73
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 501 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 200 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 73 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a markdown-only short-term stock-trading education skill with no code or privileged access, but its tactics should be treated as risky educational material, not financial advice.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.