SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB qc-order-forensics

Движок для судебно-технической диагностики данных бэктест-ордеров — качество сделок, атрибуция ROI, ежемесячный денежный поток, анализ первопричин просадок и отчеты, читаемые LLM.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Forensic diagnosis engine for backtest order data — trade quality, ROI…»

Forensic diagnosis engine for backtest order data — trade quality, ROI attribution, monthly cashflow, drawdown root-cause analysis, and LLM-readable reports.

ClawHub Agent Skills автор: tltby12341 v1.0.0 MIT-0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 967 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 15 дн назад

Движок для судебно-технической диагностики данных бэктест-ордеров — качество сделок, атрибуция ROI, ежемесячный денежный поток, анализ первопричин просадок и…

Как процесс B 76/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, отчётность по ходу

АнализаторДанные и аналитикатип 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
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
76/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Результат и критерий готовности вес 14
60
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 76/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 967 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 157 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is a coherent local backtest-analysis tool, but its LLM-ready reports can carry untrusted prompt text and its core cash-flow calculations appear materially misleading.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 12 сент. 2026 г.