SKILLEMALL.ai

AC stock-analysis

Анализирует акции и криптовалюты с использованием данных Yahoo Finance. Поддерживает управление портфелем (создание, добавление, удаление активов), анализ криптовалют (топ-20 по рыночной капитализации), периодические отчеты о производительности (ежедневные/еженедельные/ежемесячные/ежеквартальные/ежегодные) и оповещения о сюрпризах по прибыли с push-уведомлениями WhatsApp. 8 измерений анализа для акций, 3 для криптовалют. Используйте для анализа акций, отслеживания портфеля, реакции на отчеты о прибылях или мониторинга криптовалют.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze stocks and cryptocurrencies using Yahoo Finance data. Supports…»

Analyze stocks and cryptocurrencies using Yahoo Finance data. Supports portfolio management (create, add, remove assets), crypto analysis (Top 20 by market cap), periodic performance reports (daily/weekly/monthly/quarterly/yearly), and earnings surprise alerts with WhatsApp push. 8 analysis dimensions for stocks, 3 for crypto. Use for stock analysis, portfolio tracking, earnings reactions, or crypto monitoring.

ClawHub Agent Skills автор: terrycarter1985 v5.1.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 2 380 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Анализирует акции и криптовалюты с использованием данных Yahoo Finance.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность

АнализаторWhatsAppИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security App-Plan.md:372
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | Security breach | Critical | Security audit, penetration testing |

    Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (stock-analysis) не совпадает с папкой (stock-alert-workflow)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 70
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2380 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 414 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 70 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)
    • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent stock and crypto analysis skill that stores local portfolio data and uses external market/news data sources, but it does not show hidden trading, credential theft, or exfiltration behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.