SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD news-sentiment-scan

Навык мониторинга общественного мнения и анализа настроений, сканирует объявления компаний, новостные репортажи, отчеты брокеров и социальные сети (Weibo, Xueqiu) на рынках Гонконга, США, материкового Китая и т. д., после удаления шума оценивает настроения (от -10 до +10), выдает термометр настроений и список важных событий. Поддерживает сбор информации из нескольких каналов, взвешивание источников по весу, количественную оценку типов событий и генерацию рекомендаций по действиям, подходит для поддержки принятия инвестиционных решений, предупреждения об общественном мнении и отслеживания рыночных настроений. Выполняется на основе скриптов Python, управляется командами на естественном языке для выполнения задач агентом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«舆情监控与情绪分析技能,扫描港股、美股、A股等公司公告、新闻报道、券商研报与社交媒体(微博、雪球),去噪后进行情绪打分(-10至+10),输…»

舆情监控与情绪分析技能,扫描港股、美股、A股等公司公告、新闻报道、券商研报与社交媒体(微博、雪球),去噪后进行情绪打分(-10至+10),输出情绪温度计与重大事件清单。支持多渠道信息采集、来源权重加权、事件类型量化与操作建议生成,适用于投资决策辅助、舆情预警与市场情绪跟踪。基于Python脚本执行,通过自然语言指令驱动Agent完成任务.

ClawHub Hermes автор: 天轰穿 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 097 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Навык мониторинга общественного мнения и анализа настроений, сканирует объявления компаний, новостные репортажи, отчеты брокеров и социальные сети (Weibo…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИсследованияФинансыИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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

  • предупреждение description-long-hermes description 170 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary_zh"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "pricing_tier"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (news-sentiment-scan) не совпадает с папкой (news-sentiment-2)
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 53
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2097 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 24. 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 170 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 40 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly a Markdown guide for stock-news sentiment scanning, but it requests command execution and describes callback URLs, file writes, external APIs, and unrelated security-scan features without clear scope or implementation.
LLM: suspicious (high) · 20 авг. 2026 г.