SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB noah-stock-market

Запрос данных и структурированный обзор рыночной ситуации для рынков Гонконга и США. Используется, когда пользователь спрашивает о текущей цене акций, последнем рыночном тренде, рыночном снимке, внутридневном тренде, K-линиях, стакане, каждой сделке, очереди брокеров, открыт ли рынок, потоке средств по акциям, секторах и их составляющих, базовой информации об акциях, датах истечения опционов или цепочках опционов. Подходит для стандартных кодов, таких как HK-00700, US-AAPL, а также для прямого ввода пользователем названия акции или сокращенного кода. Используется только для запросов в режиме чтения, не для размещения ордеров, управления счетом, позициями, исполнения сделок или инвестиционных рекомендаций.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«用于港股和美股市场数据查询与结构化行情摘要。当用户询问股票当前价格、最新行情、市场快照、分时走势、K线、盘口摆盘、逐笔成交、经纪队列、市场是…»

用于港股和美股市场数据查询与结构化行情摘要。当用户询问股票当前价格、最新行情、市场快照、分时走势、K线、盘口摆盘、逐笔成交、经纪队列、市场是否开盘、个股资金流向、板块与板块成分股、股票基础信息、期权到期日或期权链等场景时使用。适用于 HK-00700、US-AAPL 这类标准代码，也适用于用户直接输入股票名称或简写代码。仅用于只读查询，不用于下单、账户、持仓、交易执行或投资建议。

ClawHub Agent Skills автор: xuyun9160-lgtm v1.2.10 MIT-0 39 файлов тело ≈ 1 402 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 4 дн назад

Запрос данных и структурированный обзор рыночной ситуации для рынков Гонконга и США.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, отчётность по ходу

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
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/quote_client.py:38
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment

Просканировано файлов: 39. 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 70/100

  • 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
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 107
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1402 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)
  • -37 из 9 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 191 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 107 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (11 из 25)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This stock-market skill also exposes private wealth and asset-balance queries, so it needs review before installation.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.