SKILLEMALL.ai

BF investment-data

Получение высококачественных данных для инвестиций в акции класса А на основе проекта investment_data. Поддерживает цены на конец дня, данные о дневных лимитах роста и падения, данные об индексах и т. д. Ежедневное обновление, перекрестная проверка нескольких источников данных. Триггерные слова: данные акций, данные акций класса А, финансовые данные, количественные данные, исторические котировки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«获取高质量 A 股投资数据,基于 investment_data 项目。支持日终价格、涨跌停数据、指数数据等。每日更新,多数据源交叉验证。触…»

获取高质量 A 股投资数据,基于 investment_data 项目。支持日终价格、涨跌停数据、指数数据等。每日更新,多数据源交叉验证。触发词:股票数据、A股数据、金融数据、量化数据、历史行情。

ClawHub Agent Skills автор: StanleyChanH v1.0.0 11 файлов тело ≈ 741 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Получение высококачественных данных для инвестиций в акции класса А на основе проекта investmentdata.

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

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
59
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/api.md, docs/faq.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

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: 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: 10. 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/api.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: docs/faq.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/api.md, docs/faq.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): references/api.md, docs/faq.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: 23
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 741 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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 98: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -216 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill should be reviewed because it presents itself as real investment-data tooling while core APIs return fake or placeholder data and its downloader extracts an unverified remote archive.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.