SKILLEMALL.ai

BC capital-market-report

Генерация отчетов о рыночных аномалиях и дельта-отчетов с высоким уровнем сигнала и значимым влиянием, охватывающих как китайские, так и мировые рынки. Использует локальные скрейперы + Brave web_search для охвата китайских СМИ (Cailian Press/Wallstreet Information/Sina Finance/East Money) и мировых изданий (Reuters/Bloomberg/BBC/WSJ/Yahoo Finance). Функции включают принудительный белый список СМИ, квоты на разнообразие источников, сканирование ведущих сигналов, защиту от галлюцинаций с временной верификацией и строгие правила изоляции рынков. Требует реальные URL-адреса источников для каждой статьи.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate high-signal, impact-driven capital market anomaly and delta r…»

Generate high-signal, impact-driven capital market anomaly and delta reports covering both Chinese and global markets. Uses local scrapers + Brave web_search to cover Chinese media (财联社/华尔街见闻/新浪财经/东方财富) and global outlets (Reuters/Bloomberg/BBC/WSJ/Yahoo Finance). Features enforced media whitelist, source diversity quotas, leading-signal scanning, anti-hallucination guardrails with temporal verification, and strict market-isolation rules. Requires real source URLs for every article.

ClawHub Agent Skills автор: Zhe (Phil) Yang v6.1.2 MIT-0 6 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 237 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Генерация отчетов о рыночных аномалиях и дельта-отчетов с высоким уровнем сигнала и значимым влиянием, охватывающих как китайские, так и мировые рынки.

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

ГенераторДанные и аналитикаИнфраструктураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
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: 6. 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: 30
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1237 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
  • -216 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 487 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This market-report skill is not clearly malicious, but it should be reviewed because it runs local and cross-skill scripts, writes and deletes report history, and overstates some financial-data safeguards.
LLM: suspicious (high) · 20 июл. 2026 г.