SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD marketsensor

Многофакторный анализ акций на основе ИИ — проверка избранного, просмотр отчетов, запуск анализа, проверка лимитов. Поддерживает акции США, криптовалюты, акции Китая (A-shares).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI 驱动的股票多因子分析——查自选、看报告、触发分析、查额度。支持美股、加密货币、A 股。…»

AI 驱动的股票多因子分析——查自选、看报告、触发分析、查额度。支持美股、加密货币、A 股。

ClawHub Agent Skills автор: xmhu v1.0.0 MIT-0 13 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 284 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Многофакторный анализ акций на основе ИИ — проверка избранного, просмотр отчетов, запуск анализа, проверка лимитов.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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
C
67/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
70
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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 · 10

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 10
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:53
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $MARKETSENSOR_API_KEY" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:71
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -X POST -H "Authorization: Bearer $MARKETSENSOR_API_KEY" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:90
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -X POST -H "Authorization: Bearer $MARKETSENSOR_API_KEY" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:101
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $MARKETSENSOR_API_KEY" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:119
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -X POST -H "Authorization: Bearer $MARKETSENSOR_API_KEY" \
  • низкая Утечка данных net-credential-use references/examples.md:9
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (тестовый файл / пример)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $MARKETSENSOR_API_KEY" \
    тестовый файл
  • низкая Утечка данных net-credential-use references/examples.md:15
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (тестовый файл / пример)
    curl -s -X POST -H "Authorization: Bearer $MARKETSENSOR_API_KEY" \
    тестовый файл
  • низкая Утечка данных net-credential-use references/examples.md:24
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (тестовый файл / пример)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $MARKETSENSOR_API_KEY" \
    тестовый файл
  • низкая Утечка данных net-credential-use references/examples.md:30
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (тестовый файл / пример)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $MARKETSENSOR_API_KEY" \
    тестовый файл
  • низкая Утечка данных net-credential-use references/examples.md:38
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (тестовый файл / пример)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $MARKETSENSOR_API_KEY" \
    тестовый файл

Просканировано файлов: 13. 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 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (marketsensor) не совпадает с папкой (market-sensor)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1284 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)
  • +3Длина description 46: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -43 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.

Внешние проверки

ClawHub: clean
MarketSensor is a disclosed finance API helper that uses a user-provided API key to read reports, manage a watchlist, trigger analysis, and check quota.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.