SKILLEMALL.ai

AC bollinger-reverter-4h

Используйте при написании симметричной стратегии возврата к среднему на основе полос Боллинджера на 4-часовом таймфрейме — все, что описывается как возврат полос Боллинджера, торговля в диапазоне, стратегия боковика, возврат к среднему, ограниченный ADX, затухание полос с лестницей ROI. Лонг или шорт при касании 2σ полос с подтверждением RSI, ограниченный режимами диапазона ADX<25. Протестировано +8,77%/65,5% выигрыш на BTC/ETH/SOL/DOGE за 162 дня; полностью зависит от лестницы minimal_roi (2,5% → 1,5% → 0,5% → безубыток). Сочетается с donchian-strong-regime для полного охвата режимов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when writing a symmetric Bollinger-band mean-reversion strategy on…»

Use when writing a symmetric Bollinger-band mean-reversion strategy on the 4h timeframe — anything described as BB reverter, range trader, chop strategy, ADX-gated mean reversion, band-fade with ROI ladder. Long-or-short on 2σ band touches with RSI confirmation, gated to ADX<25 range regimes. Validated +8.77%/65.5% win across BTC/ETH/SOL/DOGE over 162d; depends entirely on its minimal_roi ladder (2.5% → 1.5% → 0.5% → breakeven). Pairs with donchian-strong-regime for full-regime coverage.

ClawHub Agent Skills автор: Superior-AI v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 710 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Используйте при написании симметричной стратегии возврата к среднему на основе полос Боллинджера на 4-часовом таймфрейме — все, что описывается как возврат…

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

ГенераторРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
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

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

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "updated"

    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: 1, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1710 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

    • +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 492 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent trading-strategy skill, but users should treat it as risky financial automation guidance rather than a safe-to-run recipe.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 22 июн. 2026 г.