SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD financepy-derivatives

Возможности обработки дат финансового инструмента и ценообразования на основе фреймворка FinancePy, поддерживающие календари праздничных дней разных стран и соглашения о подсчете дней, генерацию графиков денежных потоков по облигациям и свопам, расчет доходности и цен.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于 FinancePy 框架的金融工具日期处理与定价能力，支持多国节假日日历与天数计数约定处理，生成债券和互换现金流调度，计算收益率和价格…»

基于 FinancePy 框架的金融工具日期处理与定价能力，支持多国节假日日历与天数计数约定处理，生成债券和互换现金流调度，计算收益率和价格。

ClawHub Agent Skills автор: Tang Weigang v0.3.3 MIT-0 18 файлов тело ≈ 1 021 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 4 дн назад

Возможности обработки дат финансового инструмента и ценообразования на основе фреймворка FinancePy, поддерживающие календари праздничных дней разных стран и…

Как процесс D 48/100 · 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 18. 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 48/100

  • 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
  • 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 1021 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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 71: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 11 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
The skill is advertised as FinancePy pricing support, but its artifacts also direct agents into ZVT market-data, backtesting, file-writing, and trading workflows that are not clearly bounded.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.