SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD quant-stock-picker

Система ИИ-количественного отбора акций — инструмент анализа отбора акций A-share на основе многомерной модели оценки. Сканирует отрасли, такие как новая энергетика, электроэнергетика, полупроводники, фармацевтика, ИИ, робототехника, ВПК, драгоценные металлы, и выдает ежедневный отчет о количественном отборе акций.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI量化选股系统 - 基于多维度评分模型的A股选股分析工具。扫描新能源、电力、半导体、医药、AI、机器人、军工、贵金属等行业，输出每日量化选…»

AI量化选股系统 - 基于多维度评分模型的A股选股分析工具。扫描新能源、电力、半导体、医药、AI、机器人、军工、贵金属等行业，输出每日量化选股报告。

ClawHub Agent Skills автор: Rix Zhang v1.0.0 MIT-0 11 файлов · 2 скрипта тело ≈ 388 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Система ИИ-количественного отбора акций — инструмент анализа отбора акций A-share на основе многомерной модели оценки.

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

СправочникИнфраструктуратип 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
76
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.
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention scripts/install_cron.sh:19
    Упоминание редактирования crontab
    crontab -l > mycron.bak 2>/dev/null
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention scripts/install_cron.sh:34
    Упоминание редактирования crontab
    crontab -l | grep "quant_engine"

Просканировано файлов: 11. 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")

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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (quant-stock-picker) не совпадает с папкой (quant-stock)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 24
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 388 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 74: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 7 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This stock-analysis skill mostly matches its purpose, but it needs Review because it can persistently run and automatically send reports to hardcoded Feishu/OpenClaw chat targets.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.