SKILLEMALL.ai

BD market-open-analysis

Ежедневный анализ открытия торгов - Ежедневно автоматически отправляет прогнозный отчет об открытии торгов по сырой нефти WTI и золоту. **Функциональные особенности:** - 5:00 Автоматический сбор данных о ценах в реальном времени - 5:30 Анализ информационного фона и отправка в Feishu - Отображение в табличном формате: инструмент, цена закрытия, прогноз открытия, уровень доверия - Анализ позитивных/негативных факторов на основе новостей за ночь **Источники данных:** - Данные о ценах: CommodityPriceAPI (золото, сырая нефть WTI) - **требуется самостоятельная настройка API Key** - Новости: Oriental Fortune Miaoxiang API - **требуется самостоятельная настройка API Key** **Формат отправки:** | Инструмент | Цена закрытия | Прогноз открытия | Уровень доверия | |------------|---------------|-----------------|-----------------| | ⛽ Медвежья нефть | `94.92` | 🔴 Высокое открытие | 🟡 Средний | | 🥇 Золото | `5002.59` | ⚪ Боковое открытие | ⚪ Низкий |

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«每日开盘分析 Skill - 每个交易日自动推送 WTI 原油和黄金的开盘预测报告 **功能特性:** - 5:00 自动收集实时价格数据…»

每日开盘分析 Skill - 每个交易日自动推送 WTI 原油和黄金的开盘预测报告 **功能特性:** - 5:00 自动收集实时价格数据 - 5:30 分析信息面并推送到飞书 - 表格格式展示:品种、收盘价、开盘预测、置信度 - 基于隔夜新闻的利好/利空分析 **数据源:** - 价格数据:CommodityPriceAPI(黄金、WTI 原油)- **需自行配置 API Key** - 新闻资讯:东方财富妙想 API - **需自行配置 API Key** **推送格式:** | 品种 | 收盘价 | 开盘预测 | 置信度 | |------|--------|----------|--------| | ⛽ 美油 | `94.92` | 🔴 高开 | 🟡 中 | | 🥇 黄金 | `5002.59` | ⚪ 平开 | ⚪ 低 |

ClawHub Agent Skills автор: linshengyyy v1.0.0 MIT-0 11 файлов тело ≈ 1 099 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Ежедневный анализ открытия торгов - Ежедневно автоматически отправляет прогнозный отчет об открытии торгов по сырой нефти WTI и золоту.

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

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
91
Качество 40%
71
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

  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 · 9

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 9
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention install_cron.py:86
    Упоминание редактирования crontab (строковый литерал в коде, не выполняется)
    print("\n查看任务:crontab -l")
    строка в коде
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention INSTALL.md:75
    Упоминание редактирования crontab
    crontab -l
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention INSTALL.md:169
    Упоминание редактирования crontab
    crontab -e
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention INSTALL.md:178
    Упоминание редактирования crontab
    crontab -e
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention QUICKSTART.md:81
    Упоминание редактирования crontab
    crontab -l
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention SKILL.md:120
    Упоминание редактирования crontab
    crontab -e
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention SKILL.md:212
    Упоминание редактирования crontab
    crontab -l
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention SKILL.md:215
    Упоминание редактирования crontab
    crontab -e
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention SKILL.md:309
    Упоминание редактирования crontab
    crontab -l

Просканировано файлов: 11. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

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: 27
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1099 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 378 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 29 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
  • +4Есть примеры (19 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears to do the advertised market-report automation, but it needs review because it creates persistent scheduled jobs and stores API credentials in plaintext source/config files.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.