SKILLEMALL.ai

AD akshare

Получает данные китайского фондового рынка (акции A, акции Гонконга, фьючерсы, фонды, макроэкономические показатели) с помощью библиотеки AKShare. Используйте, когда вам нужно получить финансовые данные в реальном времени или исторические данные с китайских рынков, включая цены акций, объемы торгов, финансовую отчетность, данные фондов, данные фьючерсов или макроэкономическую статистику. Поддерживает дневные/недельные/месячные данные K-линий, фундаментальные показатели акций, рыночные индексы и многое другое. Ключ API не требуется — совершенно бесплатно.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fetch Chinese stock market data (A-shares, Hong Kong stocks, futures,…»

Fetch Chinese stock market data (A-shares, Hong Kong stocks, futures, funds, macroeconomic indicators) using AKShare library. Use when you need to get real-time or historical financial data from Chinese markets, including stock prices, trading volumes, financial statements, fund data, futures data, or macroeconomic statistics. Supports daily/weekly/monthly K-line data, stock fundamentals, market indices, and more. No API key required - completely free.

ClawHub Agent Skills автор: learner v1.0.0 4 файла тело ≈ 835 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Получает данные китайского фондового рынка (акции A, акции Гонконга, фьючерсы, фонды, макроэкономические показатели) с помощью библиотеки AKShare.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияРазработкаДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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

    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: 4. 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 46/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 20
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 835 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
    • -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 456 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a straightforward AKShare helper for fetching market data, with a minor local CSV filename-safety issue to keep in mind.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.