BF quantall-mcp
QuantAll (全A解析) MCP — унифицированный вычислительный движок для фондового рынка, предоставляющий локальную среду Python для ИИ. ИИ пишет векторизованные фрагменты кода, выполняя за секунды расчеты факторов, бэктестинг стратегий, IC-анализ и GPU-визуализацию для более чем 5000 акций. Позволяет ИИ перейти от «информационного искателя» к «вычислителю данных» — получая объективные результаты через код, а не перенося сетевые мнения. Активация: когда пользователь явно упоминает количественные ключевые слова, такие как «бэктестинг», «факторный анализ», «IC-анализ», «стратегия отбора акций», «QuantAll», «全A解析». Не активируется проактивно в обычном биржевом чате, используется только при наличии у пользователя явного запроса на количественный анализ. Заявление о возможностях: этот навык требует создания виртуального окружения Python (более 300 МБ) на компьютере пользователя, установки библиотеки quantall, изменения конфигурации MCP, запуска локального HTTP-сервиса (localhost:8686), создания конфигурационного файла и скрипта запуска. Обо всех операциях, затрагивающих компьютер пользователя, ИИ должен заранее уведомить пользователя и получить его согласие. UpdateStock — это необязательный вспомогательный MCP (управление базой данных, требуется API tushare), не обязательный для QuantAll.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«QuantAll（全A解析）MCP —— 股市全市场向量化计算引擎，为 AI 提供本地 Python 计算环境。 AI 编写向量化代码片段，…»
QuantAll（全A解析）MCP —— 股市全市场向量化计算引擎，为 AI 提供本地 Python 计算环境。 AI 编写向量化代码片段，数秒内完成 5000+ 股票的因子计算、策略回测、IC 分析和 GPU 可视化。 让 AI 从"信息查询者"升级为"数据计算者"——用代码算出客观结果，而非搬运网络观点。 触发：用户明确提到"回测""因子分析""IC分析""选股策略""QuantAll""全A解析"等量化关键词时。 不主动在普通股市聊天中触发，仅在用户有明确量化分析需求时使用。 能力声明：本技能需在用户电脑上创建 Python 虚拟环境（300MB+）、安装 quantall 库、 修改 MCP 配置、启动本地 HTTP 服务（localhost:8686）、创建配置文件和启动脚本。 所有涉及用户电脑的操作，AI 必须事先告知用户并获得同意。 UpdateStock 为可选辅助 MCP（数据库管理，需 tushare API），非 QuantAll 必需。
QuantAll (全A解析) MCP — унифицированный вычислительный движок для фондового рынка, предоставляющий локальную среду Python для ИИ.
Как процесс F 28/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/DB_setting.json, scripts/run.bat
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/DB_setting.json - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/run.bat - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created"
Процессный рейтинг: все десять параметров 28/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): scripts/DB_setting.json, scripts/run.bat
- 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: 2, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (quantall-mcp) не совпадает с папкой (quant-all-mcp)
- 100Шаги. Шагов: 18
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1802 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 436 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.