SKILLEMALL.ai

AC xueqiu-combo-report

Сквозной рабочий процесс для анализа выбранных комбинаций Xueqiu из собранных или выбранных вручную пакетов холдингов до финального ранжирования и экспорта в PDF. Используйте, когда пользователь хочет получить полный набор функций, охватывающий: (1) сбор холдингов выбранных комбинаций Xueqiu пакетами из сеанса браузера с авторизацией, (2) объединение и исправление результатов пакетов, (3) ранжирование всех акций по количеству комбинаций, в которые они входят, и (4) генерацию сводных файлов в форматах JSON, Markdown, HTML и PDF. 雪球自选组合端到端分析技能,适用于:在已登录雪球浏览器会话中分批抓取自选组合持仓、合并和修补批次结果、按股票被多少组合持有进行统计排序,并生成 JSON、Markdown、HTML、PDF 汇总文件。

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«End-to-end workflow for Xueqiu self-selected combo analysis from scrap…»

End-to-end workflow for Xueqiu self-selected combo analysis from scraped or self-selected combo holdings batches through final ranking and PDF export. Use when the user wants one complete skill covering: (1) collecting Xueqiu self-selected combo holdings in batches from a logged-in browser session, (2) merging and patching those combo results, (3) ranking all stocks by how many combos hold them, and (4) generating JSON, Markdown, HTML, and PDF summary files. 雪球自选组合端到端分析技能,适用于:在已登录雪球浏览器会话中分批抓取自选组合持仓、合并和修补批次结果、按股票被多少组合持有进行统计排序,并生成 JSON、Markdown、HTML、PDF 汇总文件。

ClawHub Agent Skills автор: ning-kun v1.0.2 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 187 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Сквозной рабочий процесс для анализа выбранных комбинаций Xueqiu из собранных или выбранных вручную пакетов холдингов до финального ранжирования и экспорта в…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторPDFДанные и аналитикаИнфраструктураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 6. 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 55/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 33
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1187 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

    • +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 563 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent Xueqiu holdings reporting workflow, with disclosed logged-in browser collection and local report generation risks users should understand.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.