SKILLEMALL.ai

AB run-options-forecast

Прогнозирует, где закроется акция к моменту экспирации опциона, и рекомендует опционные сделки. Используйте, когда пользователь запрашивает прогноз по опционам, ожидаемый диапазон закрытия, доверительные интервалы или идеи для сделок по конкретному тикеру и дате экспирации. Создает прогноз нейтральной к риску плотности распределения (медиана, 95% доверительные интервалы) по методу Бридена-Литценбергера и ранжированные опционные стратегии (спреды, железный кондор, бабочка, стрэддл) с указанием страйков, вероятности прибыли и соотношения риска к прибыли.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Forecast where a stock will close at option expiration and recommend o…»

Forecast where a stock will close at option expiration and recommend options plays. Use when the user asks for an options forecast, expected close range, CI bands, or trade ideas for a specific ticker and expiration. Produces a Breeden-Litzenberger risk-neutral density forecast (median, 50/80/95% CI) and ranked options strategies (spreads, iron condor, butterfly, straddle) with strikes, probability of profit, and reward-to-risk.

ClawHub Agent Skills автор: Nathan Pua v1.0.0 MIT-0 14 файлов тело ≈ 2 289 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Прогнозирует, где закроется акция к моменту экспирации опциона, и рекомендует опционные сделки.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности

ИнтеграцияДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Инструменты и файлы вес 18
60
Когда включается вес 12
70
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:23
      Чтение файла .env
      cp .env.example .env
    • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:76
      Чтение файла .env
      cp .env.example .env
    • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:163
      Чтение файла .env (строка таблицы в документации)
      | `LONDON_STRATEGIC_EDGE_API_KEY not set` | `cp .env.example .env` at the skill root, add your key. You must run from the skill root, not from `scripts/`. |
      таблица

    Просканировано файлов: 13. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 18, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2289 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 432 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)
    • +3Все 9 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed options-analysis tool that uses an LSE API key to fetch market data and generate forecasts, trade ideas, dashboards, and optional logs, with no evidence of hidden exfiltration or account-changing behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 26 июл. 2026 г.