SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DC stock-watcher

Управление и мониторинг персонального списка наблюдения за акциями с поддержкой добавления, удаления, листинга акций и обобщения их недавней производительности с использованием данных с 10jqka.com.cn. Используйте, когда пользователь хочет отслеживать конкретные акции, получать сводки производительности или управлять своим списком наблюдения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Manage and monitor a personal stock watchlist with support for adding,…»

Manage and monitor a personal stock watchlist with support for adding, removing, listing stocks, and summarizing their recent performance using data from 10jqka.com.cn. Use when the user wants to track specific stocks, get performance summaries, or manage their watchlist.

ClawHub Agent Skills автор: Robin797860 v1.0.0 11 файлов · 8 скриптов тело ≈ 352 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 14 дн назад

Управление и мониторинг персонального списка наблюдения за акциями с поддержкой добавления, удаления, листинга акций и обобщения их недавней…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураТексты и документытип 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
D
74/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
54
Не улучшает ответы прогон на моделях: 71% со скиллом · 65% без скилла
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
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

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

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: 11. 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 57/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 26
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 352 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 272 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +3Все 8 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Прогон на моделях · 10 сент. 2026 г.

    Со скиллом
    71%
    +6 п.п. к базе
    Без скилла (baseline)
    65%
    триггеры: +100% / −100%

    Не улучшает ответы Pass rate 71% ниже порога 80% · 7 кейсов · $0.041

    В песочнице Скрипты пишут за пределами своей папки

    Скрипты скилла запущены в одноразовой машине: без сети, с подложными ключами в домашнем каталоге, под наблюдением. Мы записали, что они делали. Попытка выйти в сеть или прочитать чужие секреты ограничивает техническую оценку буквой C; тихий запуск баллов не добавляет.

    Запущено 8 скриптов; каждому дали двадцать секунд, поддельный домашний каталог с ключами и сеть, в которой ничего нет.

    Из них 3 не дошли до работы, и об их поведении мы ничего не узнали.

    scripts/add_stock.pyне запустился: ModuleNotFoundError: No module named 'bs4'
    scripts/clear_watchlist.pyпишет или удаляет вне своей папки (~/.clawdbot/stock_watcher/watchlist.txt)
    scripts/config.pyничего за пределами своей папки
    scripts/install.shничего за пределами своей папки
    scripts/list_stocks.pyничего за пределами своей папки
    scripts/remove_stock.pyне запустился: Usage: python3 remove_stock.py <stock_code>
    scripts/summarize_performance.pyне запустился: ModuleNotFoundError: No module named 'bs4'
    scripts/uninstall.shпишет или удаляет вне своей папки (~/.clawdbot/stock_watcher)

    3 окт. 2026 г.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill matches its stated stock-watchlist purpose and is scoped to its own local watchlist data, but users should notice that clear and uninstall actions can erase saved entries.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 10 сент. 2026 г.