SKILLEMALL.ai

BD FTShare-cb-data

Набор данных для конвертируемых облигаций A-акций (market.ft.tech). Охватывает полный список конвертируемых облигаций, основную информацию по отдельной конвертируемой облигации (цена конвертации, стоимость конвертации, дата погашения, объем выпуска и т. д.), исторические K-линии отдельного инструмента (поддерживаются конвертируемые облигации). Используется, когда пользователи запрашивают список конвертируемых облигаций, подробную информацию по отдельной облигации, цену/стоимость конвертации, K-линии/исторический рынок конвертируемых облигаций.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A 股可转债数据技能集(market.ft.tech)。覆盖可转债全量列表、单只可转债基础信息(转股价、转股价值、到期日、发行规模等)、单标…»

A 股可转债数据技能集(market.ft.tech)。覆盖可转债全量列表、单只可转债基础信息(转股价、转股价值、到期日、发行规模等)、单标的历史 K 线(支持可转债)。用户询问可转债列表、某只转债详情、转股价/转股价值、转债 K 线/历史行情时使用。

ClawHub Agent Skills автор: Shawn92 v1.0.2 MIT-0 11 файлов тело ≈ 492 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Набор данных для конвертируемых облигаций A-акций (market.ft.tech). Охватывает полный список конвертируемых облигаций, основную информацию по отдельной…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 492 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 126 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed market-data helper for A-share convertible bond lookups and does not show hidden access, persistence, or data-changing behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.