BF 小果基金量化分析助手
Помощник по количественному анализу фондов от 小果 (WeChat: xg_quant) специализируется на инструментах количественного анализа фондов, на основе системы количественных стратегий 小果, предоставляет основные функции, такие как исторические рыночные данные по фондам, факторные данные по фондам, бэктестинг стратегий по фондам, анализ портфеля фондов. Подходит для инвесторов в фонды, исследователей по распределению активов и разработчиков количественных стратегий.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«小果(微信:xg_quant)基金量化分析助手专注于基金量化分析工具，基于小果量化策略系统，提供基金历史行情数据、基金因子数据、基金策略回测…»
小果(微信:xg_quant)基金量化分析助手专注于基金量化分析工具，基于小果量化策略系统，提供基金历史行情数据、基金因子数据、基金策略回测、基金组合分析等核心功能。适用于基金投资者、资产配置研究员和量化策略开发者。
Помощник по количественному анализу фондов от 小果 (WeChat: xgquant) специализируется на инструментах количественного анализа фондов, на основе системы…
Как процесс F 18/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 14. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 59290 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "contact"
Процессный рейтинг: все десять параметров 18/100
- 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
- 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
- 10Стоимость исполнения. Тело инструкции 59290 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (小果基金量化分析助手) не совпадает с папкой (xg-fund-quant)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
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
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -2133 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -46 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- -35 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 243 заголовков
- +4Есть примеры (55 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 41.