SKILLEMALL.ai

AC sector-anomaly

Анализирует аномалии в секторах A-акций (увеличение объема, приток средств, волна остановки роста, корреляция акций), выдает оценку аномалий сектора, суждение о силе/распродаже и рекомендации по операциям. Используется для сценариев вроде "Посмотреть, какие сектора аномальны", "Проанализировать, аномален ли сектор XX", "Куда сегодня текут средства", "Какие сектора имеют сигналы аномалий". Может подключаться к локальной базе данных SQLite с рыночными данными и к карте секторов stock-pool-v2.json.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«分析A股板块异动(放量、资金流入、涨停潮、个股联动),输出板块异动评分、强势/出货判断和操作建议。用于"看看哪些板块异动""分析XX板块是不…»

分析A股板块异动(放量、资金流入、涨停潮、个股联动),输出板块异动评分、强势/出货判断和操作建议。用于"看看哪些板块异动""分析XX板块是不是异动""今天资金流向哪些板块""哪些板块有异动信号"等场景。可接入本地 SQLite 行情库和 stock-pool-v2.json 板块映射。

ClawHub Agent Skills автор: Wei Wu v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 500 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Анализирует аномалии в секторах A-акций (увеличение объема, приток средств, волна остановки роста, корреляция акций), выдает оценку аномалий сектора, суждение…

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

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
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: 5. 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")

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. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 17
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 500 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 143 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill coherently analyzes local A-share market sector data and does not show hidden, destructive, or unrelated behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 авг. 2026 г.