SKILLEMALL.ai

AD a-share-skill

Запрос реальной рыночной ситуации A-shares, исторических данных, технических индикаторов, событий, информации о денежных потоках и отдельных акциях/отраслях. Используйте, когда пользователь упоминает тикер акции, сектор, технический анализ, финансовые показатели, компоненты индекса, торговый календарь, макроэкономические данные или отрасль, к которой относится акция.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«查询A股实时行情、历史数据、技术指标、事件、资金面与个股行业信息。Use when 用户提到股票代码、板块、技术分析、财务指标、指数成分、交…»

查询A股实时行情、历史数据、技术指标、事件、资金面与个股行业信息。Use when 用户提到股票代码、板块、技术分析、财务指标、指数成分、交易日历、宏观数据或个股所属行业。

ClawHub Agent Skills автор: calm v1.1.1 MIT-0 14 файлов тело ≈ 953 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Запрос реальной рыночной ситуации A-shares, исторических данных, технических индикаторов, событий, информации о денежных потоках и отдельных акциях/отраслях.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураGitHubРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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

    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: 14. 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 49/100

    • 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 (a-share-skill) не совпадает с папкой (a-share-trading)
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 44
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 953 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
    • +3Длина description 86: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -32 из 9 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent A-share market data helper, but users should treat its third-party data sources, unpinned Python dependencies, and local caches with normal caution.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 12 сент. 2026 г.