SKILLEMALL.ai

AC poly-tradebot

Автоматизированный конвейер анализа новостей, который получает мировые новости CNBC, классифицирует статьи по темам (геополитика против макроэкономики) и вызывает специализированные навыки (geopolitics-expert или the-fed-agent) для производства структурированного торгового анализа. Используйте, когда вам нужен систематический рабочий процесс от новостей к торговым сигналам для анализа влияния войны в Иране, экономики США, политики ФРС и рынка.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automated news analysis pipeline that fetches CNBC world news, classif…»

Automated news analysis pipeline that fetches CNBC world news, classifies articles by topic (geopolitics vs macroeconomics), and invokes specialized skills (geopolitics-expert or the-fed-agent) to produce structured trading analysis. Use when you need systematic news-to-trading-signal workflow for Iran war, US economy, Fed policy, and market impact assessment.

ClawHub Agent Skills автор: Rafi Mochamad Fahreza v1.0.4 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 797 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Автоматизированный конвейер анализа новостей, который получает мировые новости CNBC, классифицирует статьи по темам (геополитика против макроэкономики) и…

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураИнфраструктураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 52/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 55
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1797 токенов
    • low Ответ описан самодельной разметкой (10 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 362 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 55 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed public-news and Polymarket research workflow, but its trading-style YES/NO outputs should be treated as informational and manually verified.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.