SKILLEMALL.ai

BC quant-stock-list

Автоматическое распознавание акций по изображению и добавление их в пул акций. Условия срабатывания: пользователь отправляет скриншот/изображение акции и просит добавить в пул акций. Функции: (1) Использование RapidOCR для распознавания кода акции, названия, роста, цены на изображении (2) Автоматическое удаление дубликатов (3) Управление лимитом в 30 акций по принципу FIFO (4) Сохранение в manual_stock_list.json.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«从图片自动识别股票并加入股票池。触发条件:用户发送股票截图/图片并要求加入股票池。功能:(1) 使用RapidOCR识别图片中的股票代码、名…»

从图片自动识别股票并加入股票池。触发条件:用户发送股票截图/图片并要求加入股票池。功能:(1) 使用RapidOCR识别图片中的股票代码、名称、涨幅、价格 (2) 自动去重 (3) FIFO原则管理30只股票上限 (4) 保存到manual_stock_list.json。

ClawHub Agent Skills автор: wy859 v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 171 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Автоматическое распознавание акций по изображению и добавление их в пул акций.

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

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
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: 4. 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: 9
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 171 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 137 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill does what it says, but it can rewrite and prune a local stock list used for trading without confirmation or backup.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.