BF stock-factor
Навык «Факторы акций» (Stock Factor) — в настоящее время включает **1101 фактор (18 семейств факторов)**, предоставляя ИИ набор собранных, транскрибированных и готовых к запуску в QuantAll (All A-Share Analysis) списков факторов для акций A-shares (включая метрики оценки, такие как IC / IR / time_potential). Можно напрямую читать список факторов (scripts/output/*.xlsx) или использовать run_task_file для запуска scripts/task/*.json для пересчета/обновления параметров факторов в реальном времени с помощью QuantAll. Включает Qlib Alpha158, Qlib Alpha360, Guotai Junan GTJA Alpha191, WorldQuant Alpha101 (полностью транскрибированы), а также два типа базовых факторов stock_daily (цена/объем/оценка/рыночная капитализация/оборот и т. д.) и stock_report (финансовое качество/рост/платежеспособность), плюс технические индикаторы TA-Lib + общие индикаторы (KDJ/BIAS) — всего 84. Встроенный генератор отчетов gen_report.py: сводит воедино статистику IC/IR всех семейств факторов и генерирует визуализированный HTML-отчет одним кликом. Триггеры: когда пользователь упоминает ключевые слова, такие как «факторы акций», «список факторов», «база факторов», «анализ факторов», «анализ IC», «Alpha158/360/191/101», «факторы выбора акций», «обновить факторы», «запустить факторы», «отчет по факторам» и другие количественные термины. Не срабатывает проактивно в обычном биржевом чате, используется только при наличии у пользователя явного запроса на исследование факторов/выбор акций. Этот навык зависит от вычислительного движка QuantAll (All A-Share Analysis) MCP, который необходимо установить и запустить перед использованием.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«股票因子(Stock Factor)技能 —— 当前已收录 **1101 个因子(18 个因子族)**,为 AI 提供一套已收集、已转写、可…»
股票因子(Stock Factor)技能 —— 当前已收录 **1101 个因子(18 个因子族)**,为 AI 提供一套已收集、已转写、可由 QuantAll(全A解析)直接运行的 A 股因子清单(含 IC / IR / time_potential 等评估指标)。既可直接读取因子清单(scripts/output/*.xlsx), 也可通过 run_task_file 执行 scripts/task/*.json 用 QuantAll 实时重算/更新因子参数。 已汇总 Qlib Alpha158、Qlib Alpha360、国泰君安 GTJA Alpha191、WorldQuant Alpha101(已全量转写), 并补充 stock_daily(量价/估值/市值/换手等)、stock_report(财务质量/成长/偿债)两类基础因子, 以及 TA-Lib 技术指标 + 常用指标(KDJ/BIAS)共 84 个。 内置 gen_report.py 报告生成器:一键汇总全部因子族的 IC/IR 统计并生成可视化 HTML 报告。 触发:用户提到"股票因子""因子清单""因子库""因子分析""IC分析""Alpha158/360/191/101""选股因子" "更新因子""跑因子""因子报告"等量化关键词时。 不主动在普通股市聊天中触发,仅在用户有明确因子研究/选股需求时使用。 本技能依赖 QuantAll(全A解析)MCP 计算引擎,使用前需先安装并启动它。
Навык «Факторы акций» (Stock Factor) — в настоящее время включает 1101 фактор (18 семейств факторов), предоставляя ИИ набор собранных, транскрибированных и…
Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/task/*.json, scripts/因子初始参考文件/TA_Indicators_跳过汇总.txt, scripts/output/*.xlsx
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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 · 5
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 5
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenscripts/因子分析报告.html:63Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)<img class="chart" src="data:image/png;base64,iVBO…toD+AAAA…Q6w
в кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenscripts/因子分析报告.html:64Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)<img class="chart" src="data:image/png;base64,iVBO…toD+AAAA…Q6w
в кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenscripts/因子分析报告.html:72Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)<img class="chart" src="data:image/png;base64,iVBO…jO1/AAAA…toD+AAAA…Q6w
в кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenscripts/因子分析报告.html:73Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)<img class="chart" src="data:image/png;base64,iVBO…toD+AAAA…Q6w
в кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenscripts/因子分析报告.html:80Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)<img class="chart" src="data:image/png;base64,iVBO…toD+AAAA…Q6w
в кавычках
Просканировано файлов: 39. 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
body-longтело SKILL.md ≈ 7707 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/task/*.json - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/因子初始参考文件/TA_Indicators_跳过汇总.txt - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/output/*.xlsx - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/output/facotr-Qlib_alpha158.xlsx - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/output/facotr-Qlib_alpha360.xlsx - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/output/factor-GTJA_Alpha191.xlsx - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/output/factor-Alpha101.xlsx - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/output/factor-Indicators.xlsx - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/output/factor-stock_daily.xlsx - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/output/factor-stock_report.xlsx - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/output/ - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/task/factor-TA_Indicators.json - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/Create_DuckDB.py - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/UpdateStock_script.py - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created"
Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 14 файла(ов): scripts/task/*.json, scripts/因子初始参考文件/TA_Indicators_跳过汇总.txt, scripts/output/*.xlsx
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7707 токенов
- 100Шаги. Шагов: 96
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- -236 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 640 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 32 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 96 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 49.