SKILLEMALL.ai

CC market-sentiment

Эксклюзивный индикатор настроений на рынке акций А Китая от Niuguwang, основанный на комплексной оценке данных по таким параметрам, как популярность секторов и прибыльность, для указания на улучшение/ухудшение настроений на рынке и повышение/снижение внимания к секторам, помогая выявить структурные возможности. Через разработанную командой Niuguwang Quant модель многомерных рыночных данных формируется интуитивно понятное числовое значение настроений рынка, которое в реальном времени отражает общую активность рынка акций А и отношение капитала, помогая инвесторам быстро оценить рыночную атмосферу, уловить ритм тренда и снизить риск эмоциональных операций.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«牛股王独家研发的A股市场情绪指标,基于板块热度、赚钱效应等多维度数据综合评分,提示市场情绪持续向好/向坏、关注度提升/下降的板块,辅助把握结…»

牛股王独家研发的A股市场情绪指标,基于板块热度、赚钱效应等多维度数据综合评分,提示市场情绪持续向好/向坏、关注度提升/下降的板块,辅助把握结构性机会。通过牛股王量化团队自研的多维度市场数据模型,形成直观的市场情绪数值,实时反映当前A股市场整体活跃度与资金态度,帮助投资者快速判断市场氛围,把握趋势节奏,降低情绪化操作风险。

ClawHub Agent Skills автор: maomaoxx779-cmd v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 380 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Эксклюзивный индикатор настроений на рынке акций А Китая от Niuguwang, основанный на комплексной оценке данных по таким параметрам, как популярность секторов…

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
JSON
Технический рейтинг
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
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: 11
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 380 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 161 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill provides public A-share market sentiment data, but it also forces every answer to include a fixed branded footer with an app download link, which is broader than the data feature requires.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 16 сент. 2026 г.