CC wendian-markethot-skill
Этот навык работает на базе профессиональной платформы анализа биржевых данных **Wendian Starmap (问象星图)**, предоставляя основные конечные точки рыночной аналитики для **котировок в реальном времени**, **K-линий/OHLC-баров**, **тепловых карт** и **анализа ротации секторов**. Он поддерживает доступ через естественный язык или прямой API к: 1) **Рыночным данным в реальном времени** — снимки тепловых карт (сектор/акции), спотовые котировки мировых индексов, данные K-линий для отдельных и пакетных символов; 2) **Календарным и справочным данным** — торговый календарь и основная информация об акциях для скрининга, поиска и бизнес-логики; 3) **Тепловым картам и ротации секторов (проприетарные алгоритмы)** — матрицы тепловых данных секторов/акций, сводный индекс тепловых данных по всему рынку и тепловые карты отдельных акций, визуализирующие импульс ротации между секторами; 4) **Концепциям и составляющим** — список концепций/тем, пакетные составляющие концепций и обратный поиск членства акций в концепциях, поддерживающий выбор сектора и анализ связей. Этот навык предоставляет авторитетные рыночные данные и данные тепловых карт с низкой задержкой для LLM и приложений, идеально подходит для визуализации тепловых карт, анализа ротации и рабочих процессов количественных исследований.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This Skill is powered by the **Wendian Starmap (问象星图)** professional s…»
This Skill is powered by the **Wendian Starmap (问象星图)** professional stock data analytics platform, exposing core market intelligence endpoints for **real-time quotes**, **K-line/OHLC bars**, **heatmaps**, and **sector rotation analytics**. It supports natural-language or direct API access to: 1) **Real-time market data** — heatmap snapshots (sector/stock heat), global index spot quotes, single-symbol and batch K-line data; 2) **Calendar & reference data** — trading calendar and stock basic info for screening, search, and business-logic gating; 3) **Heatmap & sector rotation (proprietary algorithms)** — sector/stock heat matrices, market-wide heat aggregate index, and per-stock concept heatmaps that visualize cross-sector rotation momentum; 4) **Concepts & constituents** — concept/theme list, batch concept constituents, and reverse lookup of a stock's concept memberships, supporting sector selection and linkage analysis. This skill provides authoritative, low-latency market and heat data for LLMs and applications, ideal for heatmap visualization, rotation analysis, and quantitative research workflows.
Этот навык работает на базе профессиональной платформы анализа биржевых данных Wendian Starmap (问象星图), предоставляя основные конечные точки рыночной аналитики…
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Сократите description до 1024 символов.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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 Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:482Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)curl.exe -X GET "https://markethot.wendian.net/app-api/member/skill-data/heatmap/realtime?limit=5&source=…&type=…" -H "Content-Type: application/json" -H "X-API-Key: $apiKey"
vendor-host
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- ошибка
description-longdescription 1118 символов, лимит 1024 - предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: This Skill is powered by the **Wendian Starmap (问象星图)** profession… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5670 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "required_env_vars" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "credentials"
Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100
- 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: 5, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (wendian-markethot-skill) не совпадает с папкой (wendian-stock-skill)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5670 токенов
- 100Шаги. Шагов: 32
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее
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)
- +3Длина description 1118: рекомендуется 120–800 символов
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 34 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 25.