SKILLEMALL.ai

AD a-stock-analysis

Анализ рыночных котировок и внутридневных объемов акций Китая в реальном времени. Получение реальных цен, изменений, объемов торгов акций Шанхая и Шэньчжэня, анализ распределения внутридневных объемов (увеличение объема в начале/конце торгового дня), действий крупных игроков (сигналы покупки/продажи), блокировки цены. Поддержка управления портфелем и анализа прибыли/убытков. Используйте, когда: (1) Запрос реальных котировок акций Китая, (2) Анализ действий крупных игроков, (3) Просмотр распределения внутридневных объемов торгов, (4) Управление портфелем акций, (5) Анализ прибыли/убытков по портфелю.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A股实时行情与分时量能分析。获取沪深股票实时价格、涨跌、成交量,分析分时量能分布(早盘/尾盘放量)、主力动向(抢筹/出货信号)、涨停封单。支…»

A股实时行情与分时量能分析。获取沪深股票实时价格、涨跌、成交量,分析分时量能分布(早盘/尾盘放量)、主力动向(抢筹/出货信号)、涨停封单。支持持仓管理和盈亏分析。Use when: (1) 查询A股实时行情, (2) 分析主力资金动向, (3) 查看分时成交量分布, (4) 管理股票持仓, (5) 分析持仓盈亏。

ClawHub Agent Skills автор: litiao1224 v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 520 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Анализ рыночных котировок и внутридневных объемов акций Китая в реальном времени.

Как процесс D 49/100 · 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
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: a-stock-analysis (ClawHub)

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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: A股实时行情与分时量能分析。获取沪深股票实时价格、涨跌、成交量,分析分时量能分布(早盘/尾盘放量)、主力动向(抢筹/出货信号)、涨停… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (a-stock-analysis) не совпадает с папкой (a-stock-analysis-bak)
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 520 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 157 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent A-share stock quote and local portfolio tracker with expected network quote lookups and local portfolio file writes.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.