SKILLEMALL.ai

BD gs-quant-pricing

Предоставляет профессиональные возможности расчета количественных финансовых показателей, таких как годовая волатильность, экспоненциально взвешенное скользящее среднее (EMA) и экспоненциально взвешенное стандартное отклонение, с гибким охватом от измерений до строк, применимо для анализа финансовых временных рядов и моделирования ценообразования активов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«提供年化波动率、指数加权移动平均(EMA)和指数加权标准差等量化金融指标的专业计算能力,支持维度枚举到字符串的灵活覆盖,适用于金融时间序列分…»

提供年化波动率、指数加权移动平均(EMA)和指数加权标准差等量化金融指标的专业计算能力,支持维度枚举到字符串的灵活覆盖,适用于金融时间序列分析与资产定价建模。

ClawHub Agent Skills автор: Tang Weigang v0.3.3 MIT-0 20 файлов тело ≈ 736 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Предоставляет профессиональные возможности расчета количественных финансовых показателей, таких как годовая волатильность, экспоненциально взвешенное…

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
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

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: 5
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 736 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 79: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 5 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 it presents a narrow pricing-indicator purpose while instructing agents toward broader finance workflows including data fetching, backtesting, trading-order logic, local setup, and some write-capable analytics references.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.