SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD quant-trading

Система ИИ-количественной торговли, 8-факторная сигнальная система, отказоустойчивость к нескольким источникам данных, анализ рыночных котировок в реальном времени

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI量化交易系统，8因子信号系统、多数据源容错、实时行情分析…»

AI量化交易系统，8因子信号系统、多数据源容错、实时行情分析

ClawHub Agent Skills автор: nidhov01 v1.0.0 MIT-0 22 файла · 1 скрипт тело ≈ 894 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Система ИИ-количественной торговли, 8-факторная сигнальная система, отказоустойчивость к нескольким источникам данных, анализ рыночных котировок в реальном…

Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
39/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url modules/07-通知中心.py:284
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    url = f"https://api.telegram.org/bot{self.config.telegram_bot_token}/sendMessage"
    в кавычках

Просканировано файлов: 19. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-short description короче 40 символов: модели не хватит сигнала для срабатывания
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires"

Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (quant-trading) не совпадает с папкой (12-v2-2)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 68
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 894 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
  • +3Длина description 30: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 33 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 68 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 7)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is not clearly malicious, but it needs review because its trading alerts can send sensitive financial signals to external services with weak scoping and warnings.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.