SKILLEMALL.ai

BC vegas-tunnel-free

Информация по акциям A-shares разрозненна и затрудняет принятие решений. Торговля по каналу Vegas — EMA + Фибоначчи + оценка резонанса, повышает эффективность в сценариях A-shares в 3 раза. > **Основные функции**: этот навык предоставляет возможности, такие как пограничные случаи, рабочие процессы трансформации и интеллектуальная поддержка принятия решений. Подходит для различных рабочих сценариев, обеспечивая профессиональную поддержку. Легкий дизайн, низкое потребление ресурсов, адаптация к облачному и локальному развертыванию. Готов к использованию, не требует сложной настройки, поддерживает китайский интерфейс и структурированный вывод.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A股信息分散难决策。维加斯通道交易-EMA+斐波那契+共振评分,A股场景效率提升3倍。。> **核心功能**: 本技能提供与边界情况、化工作…»

A股信息分散难决策。维加斯通道交易-EMA+斐波那契+共振评分,A股场景效率提升3倍。。> **核心功能**: 本技能提供与边界情况、化工作流与智能决策辅助等能力。。适用于多种工作场景,提供专业的能力支持。轻量级设计,低资源占用,适配云端与本地部署。开箱即用,无需复杂配置,支持中文交互与结构化输出。

ClawHub Agent Skills автор: 天轰穿 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 697 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Информация по акциям A-shares разрозненна и затрудняет принятие решений.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентыРазработкатип 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
C
53/100
Есть пробелы
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: 2. 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")
  • 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 "tools"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 127
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2697 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 23. 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 150 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 55 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 127 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This trading-analysis skill is not clearly malicious, but it asks for broad execution authority and discusses API keys and live trading without enough concrete boundaries or safeguards.
LLM: suspicious (high) · 15 авг. 2026 г.