CC tvscreener
Запрос данных скринера TradingView для символов Гонконга, материкового Китая, ETF материкового Китая и США с помощью deepentropy/tvscreener. Используйте для поиска акций, технических индикаторов (цена/изменение/RSI/MACD/объем), фильтрации символов и рыночных запросов на основе пользовательских полей/фильтров.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Query TradingView screener data for HK, A-share, A-share ETF, and US s…»
Query TradingView screener data for HK, A-share, A-share ETF, and US symbols with deepentropy/tvscreener. Use for stock lookup, technical indicators (price/change/RSI/MACD/volume), symbol filtering, and custom field/filter-based market queries.
Запрос данных скринера TradingView для символов Гонконга, материкового Китая, ETF материкового Китая и США с помощью deepentropy/tvscreener.
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.
Скилл просит агента что-то скрывать от вас: не показывать ошибки, не упоминать действия, отвечать иначе, чем было сделано. Вы теряете возможность контролировать, что агент реально сделал.
Прозрачность важнее гладкого ответа. Если хочется спрятать технический шум, попросите агента «кратко сообщить», а не «не сообщать».
Как улучшить
- Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
- 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 · 1
-
высокая Сокрытие от пользователя
en-hide-from-userskill-card.md:24Инструкция скрыть действия от пользователяRisk: Shell wrappers can silently install or upgrade an unpinned Python package at runtime.
Просканировано файлов: 12. 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 56/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 19
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 743 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 244 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.