BC quant-research-lab
Лаборатория разработки количественных стратегий — позволяет Claude системно проектировать, проверять, управлять рисками и выполнять количественные торговые стратегии, распределяя роли между топ-институтами (архитектор стратегий Goldman Sachs, движок бэктестинга Renaissance, управление рисками Two Sigma, исследование Alpha Citadel, маркет-мейкинг Jane Street, факторная модель AQR... всего 15 ролей). Активируется, когда пользователь просит разработать количественную стратегию, провести бэктестинг, построить фактор, смоделировать управление рисками, оптимизировать стратегию, разработать алгоритм исполнения. Пользователь может упомянуть: количественная стратегия, бэктестинг, фактор, альфа-сигнал, управление рисками, управление позицией, маркет-мейкинг, статистический арбитраж, парный трейдинг, макротрейдинг, TWAP, VWAP, оптимизация портфеля, архитектура торговой системы.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«量化策略研发实验室 — 让 Claude 按顶级机构角色分工（高盛策略架构师、文艺复兴回测引擎、Two Sigma 风控、Citadel A…»
量化策略研发实验室 — 让 Claude 按顶级机构角色分工（高盛策略架构师、文艺复兴回测引擎、Two Sigma 风控、Citadel Alpha 研究、Jane Street 做市、AQR 因子模型...共 15 个角色）系统性地设计、验证、风控、执行量化交易策略。当用户要求设计量化策略、做回测、构建因子、风控建模、策略优化、执行算法设计时触发。用户可能提到：量化策略、回测、因子、alpha 信号、风控、仓位管理、做市、统计套利、配对交易、宏观交易、TWAP、VWAP、投资组合优化、交易系统架构。
Лаборатория разработки количественных стратегий — позволяет Claude системно проектировать, проверять, управлять рисками и выполнять количественные торговые…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 22. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription 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: 85
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2556 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 253 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 85 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.