SKILLEMALL.ai

AF hedgefundmonitor-hardened

Запрос к API OFR (Office of Financial Research) Hedge Fund Monitor для получения данных о хедж-фондах, включая агрегированную статистику по форме SEC Form PF, данные CFTC Traders in Financial Futures, объемы FICC Sponsored Repo и условия финансирования дилеров FRB SCOOS. Доступ к временным рядам данных о размере хедж-фондов, кредитном плече, контрагентах, ликвидности, сложности и управлении рисками. API-ключ или регистрация не требуются. Используйте при работе с данными хедж-фондов, мониторинге системных рисков, исследованиях финансовой стабильности, кредитном плече хедж-фондов или коэффициентах кредитного плеча, концентрации контрагентов, статистике Form PF, данных рынка репо или финансовых исследованиях OFR.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Query the OFR (Office of Financial Research) Hedge Fund Monitor API fo…»

Query the OFR (Office of Financial Research) Hedge Fund Monitor API for hedge fund data including SEC Form PF aggregated statistics, CFTC Traders in Financial Futures, FICC Sponsored Repo volumes, and FRB SCOOS dealer financing terms. Access time series data on hedge fund size, leverage, counterparties, liquidity, complexity, and risk management. No API key or registration required. Use when working with hedge fund data, systemic risk monitoring, financial stability research, hedge fund leverage or leverage ratios, counterparty concentration, Form PF statistics, repo market data, or OFR financial research data.

ClawHub Agent Skills автор: Faberlens v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 836 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Запрос к API OFR (Office of Financial Research) Hedge Fund Monitor для получения данных о хедж-фондах, включая агрегированную статистику по форме SEC Form PF…

Как процесс F 36/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/api-overview.md, references/endpoints-metadata.md, references/endpoints-series-data.md

ИнтеграцияДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
36/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/api-overview.md, references/endpoints-metadata.md, references/endpoints-series-data.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/api-overview.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/endpoints-metadata.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/endpoints-series-data.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/endpoints-combined.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/datasets.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/parameters.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/examples.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 36/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/api-overview.md, references/endpoints-metadata.md, references/endpoints-series-data.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 7 файла(ов): references/api-overview.md, references/endpoints-metadata.md, references/endpoints-series-data.md
  • 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: 5, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (hedgefundmonitor-hardened) не совпадает с папкой (bloomberg-api-hardened)
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1836 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 618 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a public OFR hedge fund data helper, but its package identity, capability tags, and safety documentation are inconsistent enough that users should review it before installing.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.