SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF macro-information

Макроэкономическая информационная справка. Запрос новостей, связанных с макроэкономикой внутри страны и за рубежом, на основе информации из всей сети. Поддерживает анализ настроений (позитивный/негативный/нейтральный), классификацию событий по тегам, анализ популярности и фильтрацию по временному диапазону. Сценарии использования: вызывается, когда пользователь запрашивает информацию о макроэкономической ситуации, влиянии политики, экономических данных (ВВП/ИПЦ/процентные ставки и т. д.), политике центрального банка (ФРС/Народный банк Китая), международной торговле, динамике финансовых рынков, инфляции/дефляции, влиянии экономических событий и других темах. Примеры триггеров: «Какие последние макроэкономические новости?», «Запрос динамики политики ФРС», «Информация, связанная с ВВП внутри страны», «Недавние негативные экономические настроения», «Последние новости о китайско-американской торговле», «Отчеты об инфляции», «Анализ экономической ситуации» и т. д. Поддерживает фильтрацию по макроэкономике внутри страны/за рубежом, фильтрацию по эмоциональной окраске, возвращает данные анализа, такие как показатель популярности, теги событий, затронутые регионы и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«宏观资讯技能。基于全网信息查询国内外宏观经济相关新闻资讯， 支持情感分析（正面/负面/中性）、事件标签分类、热度分析和时间范围筛选。 使…»

宏观资讯技能。基于全网信息查询国内外宏观经济相关新闻资讯， 支持情感分析（正面/负面/中性）、事件标签分类、热度分析和时间范围筛选。 使用场景：用户询问宏观经济形势、政策影响、经济数据（GDP/CPI/利率等）、央行政策（美联储/人民银行）、国际贸易、金融市场动态、通胀通缩、经济事件影响等话题时调用。 触发示例："最近有什么宏观经济新闻"、"查询美联储政策动态"、"国内 GDP 相关资讯"、"近期负面经济舆情"、"中美贸易最新动态"、"通胀相关报道"、"经济形势分析"等。 支持按国内宏观/国际宏观筛选，按情感倾向过滤，返回热度得分、事件标签、涉及地区等分析数据。

ClawHub Agent Skills автор: longGGGGGG v1.0.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 2 524 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Макроэкономическая информационная справка.

Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/config.json

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/config.json
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:26
    Чтение файла .env
    cat .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:545
    Чтение файла .env
    cat .env | grep GOLAXY_API_KEY

Просканировано файлов: 5. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/config.json

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/config.json
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/config.json
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
  • 100Шаги. Шагов: 63
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2524 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 15. 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

  • +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
  • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 288 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 54 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a real macro-news query skill, but it handles API keys unsafely and has unclear provider/credential instructions, so users should review it before use.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.