SKILLEMALL.ai

BC cn-funds-mcp

Ассистент по данным фондов и акций Китая (бесплатный API, ключ API не требуется). Запрашивайте оценку фонда, NAV, доли, информацию об управляющем, котировки акций/индексов, денежный поток рынка, рейтинг секторов, северный капитал и управляйте портфелем пользователя с расчетом прибыли с помощью инструментов cn-funds-mcp. Помощник по запросу данных фондов/акций Китая. Используйте инструменты cn-funds-mcp для запроса оценки фонда, NAV, долей, информации об управляющем, запроса котировок акций/индексов, просмотра денежного потока рынка, рейтинга секторов, северного капитала, а также для управления долями фонда пользователя и расчета прибыли. Используйте, когда пользователь упоминает ключевые слова, такие как фонды, акции, рынок, доли, прибыль, NAV, оценка, северный капитал и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«China fund & stock data assistant (free API, no API key required). Que…»

China fund & stock data assistant (free API, no API key required). Query fund valuation, NAV, holdings, manager info, stock/index quotes, market capital flow, sector ranking, northbound capital, and manage user's fund portfolio with profit calculation via cn-funds-mcp tools. 中国基金/股票数据查询助手。使用 cn-funds-mcp 工具查询基金估值、净值、持仓、经理信息, 查询股票/指数行情,查看大盘资金流向、板块排行、北向资金,以及管理用户的基金持仓并计算收益。 当用户提及基金、股票、大盘、持仓、收益、净值、估值、北向资金等关键词时使用。

ClawHub Agent Skills автор: smallke v1.0.1 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 049 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Ассистент по данным фондов и акций Китая (бесплатный API, ключ API не требуется).

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
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: 7. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 22
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1049 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 412 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed China fund and stock helper that stores portfolio and reminder data locally, with no evidence of hidden exfiltration, credential use, trading authority, or destructive behavior beyond its own saved records.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.