AC money-never-sleep
Руководство по операциям MNS (Money Never Sleeps) CLI для автономных агентов. Отслеживает инвестиционный портфель в локальном реестре, считывает настроения рынка (индекс страха и жадности CNN) и генерирует предложения по ребалансировке целевого веса. Используйте, когда пользователь просит просмотреть активы, записать уже совершенную им сделку, сгенерировать ежедневный отчет по стратегии, проверить или настроить параметры стратегии или запустить бэктест. КРИТИЧЕСКИ ВАЖНО: MNS не подключается ни к одному брокеру и не совершает никаких сделок. `mns buy` / `mns sell` — это записи в журнале, которые фиксируют сделки, которые человек УЖЕ совершил в другом месте. Никогда не вызывайте их, чтобы «действовать» по предложению — это молчаливо исказит все последующие цифры. Триггеры: «查看持仓», «记录买入», «记录卖出», «生成策略报告», «调仓建议», «再平衡», «恐贪指数», «更新价格», «现金余额», «交易历史», «回测策略», «调整策略参数», «MNS»
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«MNS (Money Never Sleeps) CLI operations manual for autonomous agents.…»
MNS (Money Never Sleeps) CLI operations manual for autonomous agents. Tracks an investment portfolio in a local ledger, reads market sentiment (CNN Fear & Greed Index), and generates target-weight rebalancing suggestions. Use when the user asks to view holdings, record a trade they already executed, generate a daily strategy report, inspect or tune strategy parameters, or run a backtest. CRITICAL: MNS connects to NO broker and executes NO trades. `mns buy` / `mns sell` are bookkeeping entries that record trades the human has ALREADY executed elsewhere. Never call them to "act on" a suggestion — doing so silently corrupts every downstream number. Triggers: "查看持仓", "记录买入", "记录卖出", "生成策略报告", "调仓建议", "再平衡", "恐贪指数", "更新价格", "现金余额", "交易历史", "回测策略", "调整策略参数", "MNS"
Руководство по операциям MNS (Money Never Sleeps) CLI для автономных агентов.
Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 16
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1516 токенов
- 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 770 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.