SKILLEMALL.ai

CD FTShare-ashare-announcement-data

Набор данных для объявлений и исследовательских отчетов по акциям A-класса. Охватывает объявления/отчеты всего рынка за указанную дату, историю объявлений/отчетов по отдельной акции, загрузку PDF-файлов объявлений/отчетов по url_hash (market.ft.tech). Используется, когда пользователь спрашивает о списке объявлений за определенный день, объявлениях или отчетах по определенной акции, загрузке объявлений/отчетов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A 股公告与研报数据技能集。覆盖指定日期全市场公告/研报、单只股票公告/研报历史、通过 url_hash 下载公告/研报 PDF(marke…»

A 股公告与研报数据技能集。覆盖指定日期全市场公告/研报、单只股票公告/研报历史、通过 url_hash 下载公告/研报 PDF(market.ft.tech)。用户询问某天公告列表、某只股票公告或研报、下载公告/研报时使用。

ClawHub Agent Skills автор: Shawn92 v1.0.1 MIT-0 15 файлов · 1 скрипт тело ≈ 656 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

Набор данных для объявлений и исследовательских отчетов по акциям A-класса.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкаДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 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 (FTShare-ashare-announcement-data) не совпадает с папкой (ftshare-announcement-data)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 13
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 656 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Ответ описан самодельной разметкой (5 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)
  • +3Длина description 113: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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

В песочнице Скрипты не запустились

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 1 скрипт; каждому дали двадцать секунд, поддельный домашний каталог с ключами и сеть, в которой ничего нет.

Ни один не дошёл до работы — им не хватило зависимостей, аргументов или файлов. Это не отзыв о поведении: наблюдать было не за чем.

run.pyне запустился: FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/work/sub-skills'

26 окт. 2026 г.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill appears to fetch the advertised stock announcement and research report data, but its local command dispatcher and PDF saving behavior are broader than they need to be.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 11 сент. 2026 г.