SKILLEMALL.ai

AC multi-agent-trading-debate

Фреймворк для торговых дебатов между несколькими агентами для коллективного принятия решений на рынке. Используйте при обнаружении торгового сигнала или когда требуется принять решение по позиции. Триггеры: (1) окна принятия решений по расписанию каждые 8 часов, (2) значительные движения цены с отклонением более 5% от точки входа, (3) ручной запрос на анализ командой, (4) обзор позиции перед исполнением. Дебаты следуют структурированному потоку: определение режима, отчеты аналитиков, аргументы "за" и "против", вердикт судьи, исполнение или удержание.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Multi-agent trading debate framework for collective market decision-ma…»

Multi-agent trading debate framework for collective market decision-making. Use when a trading signal is detected or a position decision is needed. Triggers on: (1) Cron-triggered decision windows every 8 hours, (2) Significant price movements more than 5pct deviation from entry, (3) Manual request for team analysis, (4) Position review before execution. The debate follows a structured flow: regime detection, analyst reports, bull/bear arguments, judge verdict, execution or hold.

ClawHub Agent Skills автор: w491623834-oss v1.0.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 667 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Фреймворк для торговых дебатов между несколькими агентами для коллективного принятия решений на рынке.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 5. 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 64/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 667 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 484 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is a coherent trading-decision assistant, but it includes market-order execution instructions and simulated trading signals without enough approval or safety controls.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.