BF 小果股票量化分析助手
Ассистент количественного анализа акций от Xiaoguo (WeChat: xg_quant) специализируется на инструментах количественного анализа акций, основанных на системе количественных стратегий Xiaoguo, предоставляя основные функции, такие как исторические рыночные данные акций, минутные данные акций, данные факторов акций, финансовые данные акций, данные индексов, бэктестинг стратегий акций, анализ портфеля акций и т. д. Подходит для инвесторов в акции, количественных исследователей и разработчиков стратегий. Ключевые слова для активации: количественный анализ акций, бэктестинг акций, анализ акций, стратегии акций, данные акций, минутные данные, финансовые данные, данные индексов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«小果(微信:xg_quant)股票量化分析助手专注于股票量化分析工具，基于小果量化策略系统，提供股票历史行情数据、股票分钟数据、股票因子数据…»
小果(微信:xg_quant)股票量化分析助手专注于股票量化分析工具，基于小果量化策略系统，提供股票历史行情数据、股票分钟数据、股票因子数据、股票财务数据、指数数据、 股票策略回测、股票组合分析等核心功能。 适用于股票投资者、量化研究员和策略开发者。 触发关键词：股票量化、股票回测、股票分析、股票策略、股票数据、分钟数据、财务数据、指数数据。
Ассистент количественного анализа акций от Xiaoguo (WeChat: xgquant) специализируется на инструментах количественного анализа акций, основанных на системе…
Как процесс F 21/100 · 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 ≈ 57061 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "contact"
Процессный рейтинг: все десять параметров 21/100
- 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 57061 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (小果股票量化分析助手) не совпадает с папкой (xg-stock-quant)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 52. 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)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -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
- +3Длина description 172 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 68 заголовков
- +4Есть примеры (55 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 46.