SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD akshare-financial-data

Получение данных финансового рынка Китая в реальном времени: котировки акций А, исторические графики K, финансовые отчеты, данные по фондам и фьючерсам. Поддерживает запросы по акциям, облигациям, опционам и другим инструментам.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«获取中国 A 股市场实时行情、历史 K 线、财务报表、基金期货等金融数据，支持股票、债券、期权等多品种数据查询。…»

获取中国 A 股市场实时行情、历史 K 线、财务报表、基金期货等金融数据，支持股票、债券、期权等多品种数据查询。

ClawHub Agent Skills автор: Tang Weigang v0.3.3 MIT-0 20 файлов тело ≈ 891 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 4 дн назад

Получение данных финансового рынка Китая в реальном времени: котировки акций А, исторические графики K, финансовые отчеты, данные по фондам и фьючерсам.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Сокрытие от пользователя en-hide-from-user references/seed.yaml:1664
    Инструкция скрыть действия от пользователя (с отрицанием — текст это запрещает)
    constraint_context: suspended trading days must be explicitly marked with is_suspended=True, not silently forward-filled
    с отрицанием

Просканировано файлов: 20. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 891 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)
  • +3Длина description 56: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is not malware, but its documentation mixes a read-only AkShare data tool with ZVT strategy, backtesting, code-writing, credentials, and trading-execution workflows.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.