SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC main-capital-flow-direction

Инструмент мониторинга потоков основных средств A-акций, эксклюзивно разработанный NiuGuWang, на основе данных чистого притока/оттока основных средств, наложенных на индекс Шанхайской фондовой биржи, в реальном времени отображает направление движения крупных средств, помогая инвесторам определять движущую силу капитала, улавливать сигналы расхождения между капиталом и индексом, помогать в принятии решений о времени входа и избегать заблуждений из-за поверхностной рыночной ситуации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«牛股王独家研发的A股主力资金流向监测工具，基于主力资金净流入/流出数据，叠加上证指数走势，实时展示大资金进出方向，帮助投资者识别资金驱动力、…»

牛股王独家研发的A股主力资金流向监测工具，基于主力资金净流入/流出数据，叠加上证指数走势，实时展示大资金进出方向，帮助投资者识别资金驱动力、捕捉资金与指数的背离信号，辅助择时决策，避免被表面行情误导。

ClawHub Agent Skills автор: maomaoxx779-cmd v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 605 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Инструмент мониторинга потоков основных средств A-акций, эксклюзивно разработанный NiuGuWang, на основе данных чистого притока/оттока основных средств…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Процедуратип 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%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 4. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 15
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 605 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)
  • +3Длина description 100: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a straightforward financial-data helper that calls a disclosed public Niuguwang API and adds a fixed source/disclaimer footer.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 30 июл. 2026 г.