SKILLEMALL.ai

BD stock-analysis

Анализируйте акции и криптовалюты с использованием данных Yahoo Finance. Поддерживает управление портфелем, списки наблюдения с оповещениями, анализ дивидендов, 8-мерную оценку акций, обнаружение вирусных трендов (Hot Scanner) и обнаружение слухов/ранних сигналов. Используйте для анализа акций, отслеживания портфеля, реакции на отчеты о прибылях, мониторинга криптовалют, отслеживания трендовых акций или поиска слухов до того, как они попадут в основные СМИ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze stocks and cryptocurrencies using Yahoo Finance data. Supports…»

Analyze stocks and cryptocurrencies using Yahoo Finance data. Supports portfolio management, watchlists with alerts, dividend analysis, 8-dimension stock scoring, viral trend detection (Hot Scanner), and rumor/early signal detection. Use for stock analysis, portfolio tracking, earnings reactions, crypto monitoring, trending stocks, or finding rumors before they hit mainstream.

ClawHub Agent Skills автор: yuangui v1.0.1 MIT-0 18 файлов тело ≈ 1 741 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 28 ч назад

Анализируйте акции и криптовалюты с использованием данных Yahoo Finance.

Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторМаркетингИнфраструктураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
39/100
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: stock-analysis (ClawHub)

Как улучшить

    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
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security App-Plan.md:372
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | Security breach | Critical | Security audit, penetration testing |

    Просканировано файлов: 18. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "commands"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (stock-analysis) не совпадает с папкой (0602-tosr2-01)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 60
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1741 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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
    • -232 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • -45 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • -31 из 7 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 379 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This stock-analysis skill is mostly purpose-aligned, but its optional Twitter/X feature asks users to handle powerful browser session tokens and broad local access without enough safeguards.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 4 июн. 2026 г.