SKILLEMALL.ai

AC us-stock-analysis-litiao

Комплексный анализ акций США, включая фундаментальный анализ (финансовые показатели, качество бизнеса, оценка), технический анализ (индикаторы, графические паттерны, уровни поддержки/сопротивления), сравнение акций и генерацию инвестиционных отчетов. Использует API Tavily (предпочтительно) или Brave Search (резервный вариант). Используйте, когда пользователь запрашивает анализ тикеров акций США (например, "проанализировать AAPL", "сравнить TSLA с NVDA", "дать отчет по Microsoft"), оценку финансовых показателей, анализ технических графиков или инвестиционные рекомендации по американским акциям.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Comprehensive US stock analysis including fundamental analysis (financ…»

Comprehensive US stock analysis including fundamental analysis (financial metrics, business quality, valuation), technical analysis (indicators, chart patterns, support/resistance), stock comparisons, and investment report generation. Uses Tavily API (preferred) or Brave Search (fallback). Use when user requests analysis of US stock tickers (e.g., "analyze AAPL", "compare TSLA vs NVDA", "give me a report on Microsoft"), evaluation of financial metrics, technical chart analysis, or investment recommendations for American stocks.

ClawHub Agent Skills автор: litiao1224 v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 2 595 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Комплексный анализ акций США, включая фундаментальный анализ (финансовые показатели, качество бизнеса, оценка), технический анализ (индикаторы, графические…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
96
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 7. 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 55/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 85Шаги. Шагов: 176, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2595 токенов

    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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 533 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 176 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This stock-analysis skill is coherent and instruction-only, but its investment-style recommendations should be treated as informational research rather than financial advice.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.