SKILLEMALL.ai

BD prosperity-investing

Аналитическая структура инвестиций в акции с высокой активностью на основе жизненного цикла отрасли и цикла настроений. Включает теорию четырех волн (волна тем/волна ожиданий/волна результатов/волна пузыря), классификацию акций с высокой активностью, закон жизненного цикла и подструктуру «Большая дверь» (отбор лучших инструментов на ранней стадии волны ожиданий). Используется для: (1) определения стадии, на которой находится акция, (2) выявления отраслей с растущей и падающей активностью, (3) классификации и выбора акций с высокой активностью, (4) дисциплины владения и ритма покупки/продажи, (5) поиска лучших инструментов на ранней стадии волны ожиданий. Триггерные слова: инвестиции в акции с высокой активностью, теория четырех волн, жизненный цикл отрасли, акции с высокой активностью, цикл настроений, волна ожиданий, волна тем, циклический рост, инвестиции в акции с высокой активностью, принятие просадок, большая дверь.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«生命法庭景气股投资分析框架。基于产业周期和情绪周期的投资方法论,包含四浪理论(题材浪/预期浪/业绩浪/泡沫浪)、景气股分类、生命周期法则及「…»

生命法庭景气股投资分析框架。基于产业周期和情绪周期的投资方法论,包含四浪理论(题材浪/预期浪/业绩浪/泡沫浪)、景气股分类、生命周期法则及「大开门」子框架(预期浪早期最优品种筛选)。用于:(1)判断股票所处阶段,(2)识别景气上行与下行产业,(3)景气股分类与选股,(4)持仓纪律与买卖节奏,(5)在预期浪早期找到最优品种。触发词:景气投资、四浪理论、生命法庭、景气股、产业周期、预期浪、题材浪、周期成长、景气度投资、拥抱回撤、大开门。

ClawHub Agent Skills автор: chris v1.1.1 MIT-0 10 файлов тело ≈ 5 388 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Аналитическая структура инвестиций в акции с высокой активностью на основе жизненного цикла отрасли и цикла настроений.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5388 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5388 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 194
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 17. 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
  • -219 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 218 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 52 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 194 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a coherent investment-research skill, but it should be reviewed because it automatically handles broad file/report inputs, writes persistent investment notes, and gives actionable trading guidance without clear consent boundaries or risk framing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 7 июн. 2026 г.