SKILLEMALL.ai

BC stanley-druckenmiller-workflow

Макроэкономический рабочий процесс от тезиса до исполнения на естественном китайском или английском языке. Создание утренних сводок по рынку A-shares и США, внутридневных оповещений, обзоров закрытия, еженедельных обновлений режима и предварительных проверок перед торговлей. Используйте, когда пользователь запрашивает утреннюю сводку по рынку A-shares, утреннюю сводку по рынку США, прогноз перед открытием рынка, обновление состояния в течение дня, обзор конца дня, еженедельное обновление режима, оценку рыночной ситуации, рекомендации по портфелю, условия фальсификации, приоритет рынка, приоритет отрасли или перевод из ликвидности, ставок, кредита, спроса в реальной экономике, цены, структуры, отраслевого выражения, фундаментальных показателей и рефлексивности в Режим, Лучшее выражение, Смещение позиции, Аварийный выключатель и Список наблюдения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Thesis-driven macro-to-execution market workflow in natural Chinese or…»

Thesis-driven macro-to-execution market workflow in natural Chinese or English. Generate A-share and U.S. equity Morning Briefs, Intraday Alerts, Close Reviews, Weekly Regime Resets, and pre-trade sanity checks. Use when the user asks for an A-share morning brief, a U.S. morning brief, a pre-market view, an intraday state update, an end-of-day review, a weekly regime reset, a market-location read, portfolio-bias guidance, falsification conditions, market priority, industry priority, or a translation from liquidity, rates, credit, real-economy demand, price, structure, sector expression, fundamentals, and reflexivity into Regime, Best Expression, Position Bias, Kill-switch, and Watchlist.

ClawHub Agent Skills автор: luckycatL v1.1.11 MIT-0 7 файлов тело ≈ 9 649 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Макроэкономический рабочий процесс от тезиса до исполнения на естественном китайском или английском языке.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, стоимость исполнения

ПроцедураИнфраструктураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 9649 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 9649 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 605
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 18, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 18. 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 696 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 91 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 605 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent public-market analysis skill that fetches financial data and caches snapshots locally, with the sensitive behavior disclosed and aligned to its purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.