BC stock-screener
Находите и фильтруйте акции по финансовым показателям, фундаментальным данным и техническим индикаторам. Используйте для: (1) поиска акций, соответствующих определенным критериям (P/E, рыночная капитализация, дивиденды), (2) создания списков наблюдения на основе финансовых показателей, (3) сравнения акций в пределах сектора, (4) поиска недооцененных или переоцененных акций.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Find and filter stocks by financial metrics, fundamentals, and technic…»
Find and filter stocks by financial metrics, fundamentals, and technical indicators. Use when: (1) Searching for stocks meeting specific criteria (P/E, market cap, dividend), (2) Building watchlists based on financial metrics, (3) Comparing stocks within a sector, (4) Finding undervalued or overvalued stocks.
Находите и фильтруйте акции по финансовым показателям, фундаментальным данным и техническим индикаторам.
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, согласованность
Как улучшить
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenscripts/billing_config.py:3Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)OWNER_WALLET = "0xF1…C55"
в кавычках
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Find and filter stocks by financial metrics, fundamentals, and tec… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100
- 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: 1, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (stock-screener) не совпадает с папкой (xanadu-stock-screener)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 31
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 555 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)
- -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 310 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.