SKILLEMALL.ai

BF a-stock-monitor

Система количественного мониторинга акций A-класса — 7-мерная оценка рыночных настроений, интеллектуальный движок подбора акций (5 краткосрочных + 7 долгосрочных стратегий), мониторинг цен в реальном времени, рейтинг прироста/убыли. Поддерживает сбор и анализ данных по 5000+ акциям всего рынка, оценку резонанса по нескольким показателям, точный расчет точек покупки/продажи, динамическое стоп-лосс/тейк-профит. Ежедневно автоматически рекомендует 3-5 краткосрочных и 5-10 долгосрочных качественных акций. Включает веб-интерфейс, автоматические задачи Cron, ретроспективный анализ исторических данных. Применяется для количественной торговли акциями A-класса, технического анализа, принятия решений о выборе акций.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A股量化监控系统 - 7维度市场情绪评分、智能选股引擎(短线5策略+中长线7策略)、实时价格监控、涨跌幅排行榜。支持全市场5000+股票数据…»

A股量化监控系统 - 7维度市场情绪评分、智能选股引擎(短线5策略+中长线7策略)、实时价格监控、涨跌幅排行榜。支持全市场5000+股票数据采集与分析,多指标共振评分,精确买卖点计算,动态止损止盈。每日自动推荐短线3-5只、中长线5-10只优质股票。包含Web界面、自动化Cron任务、历史数据回溯。适用于A股量化交易、技术分析、选股决策。

ClawHub Agent Skills автор: shifengwang333-ai v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 416 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 10 ч назад

Система количественного мониторинга акций A-класса — 7-мерная оценка рыночных настроений, интеллектуальный движок подбора акций (5 краткосрочных + 7…

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/CHANGELOG.md

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/CHANGELOG.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: a-stock-monitor (ClawHub)

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 2. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/CHANGELOG.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "contact"

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/CHANGELOG.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/CHANGELOG.md
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 80
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1416 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 170 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 42 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 80 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only A-share stock analysis skill with disclosed market-data and cron guidance, but users should treat its trading recommendations as informational only.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 24 июн. 2026 г.