SKILLEMALL.ai

BC quant-strategy-dev

Основной навык разработки количественных стратегий. Автоматически запускается, когда пользователь говорит «разработать количественную стратегию», «спроектировать количественную стратегию», «написать код стратегии», «разработка количественной стратегии». Предоставляет стандартный процесс разработки, правила написания кода, контрольные списки, шаблоны кода. Применим на этапе разработки проектов количественных стратегий.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«量化策略开发主技能。当用户说"开发量化策略"、"设计量化策略"、"写策略代码"、"量化策略开发"时自动触发。提供标准开发流程、代码规范、检查…»

量化策略开发主技能。当用户说"开发量化策略"、"设计量化策略"、"写策略代码"、"量化策略开发"时自动触发。提供标准开发流程、代码规范、检查清单、代码模板。适用于量化策略项目的开发阶段。

ClawHub Agent Skills автор: xueylee-dotcom v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 277 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Основной навык разработки количественных стратегий.

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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
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: 3. 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: 63
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1277 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)
  • +3Длина description 93: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -217 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 29 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is an instruction-only Chinese quant-strategy development guide with disclosed live-trading examples, not hidden code or data access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.