BF glmv-stock-analyst
Анализ акций и прогнозирование их движения. Активируется, когда пользователь выражает намерение проанализировать, оценить или спрогнозировать, например: «Проанализируй Tencent», «Каковы последние тенденции у 0700?», «Стоит ли покупать XX?», «Спрогнозируй дальнейшие тенденции», «Сгенерируй аналитический отчет»; поддерживает акции Гонконга, материкового Китая и США, интегрирует данные из нескольких источников (включая новости, фундаментальные показатели, технические индикаторы, потоки средств и макроэкономическую информацию) для многомерного комплексного анализа, выдает структурированный аналитический отчет с сочетанием текста и графиков, включая визуализированные диаграммы. Для простых запросов (например, «Какова текущая цена Tencent?», «Какой тикер у Maotai?») этот навык не активируется, а используется напрямую поиск web_search с последующим обобщением. ⚠️ Требуется поддержка основной мультимодальной модели (например, glm-5v-turbo), которая должна уметь читать изображения.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«股票分析与涨跌预测分析。 在用户表达分析、判断或预测意图时触发，如“分析一下腾讯”、“0700最近走势如何”、“XX能不能买”、“预测一下后…»
股票分析与涨跌预测分析。 在用户表达分析、判断或预测意图时触发，如“分析一下腾讯”、“0700最近走势如何”、“XX能不能买”、“预测一下后续走势”、“生成一份分析报告”等； 支持港股、A股、美股，整合多源数据（包括新闻、基本面、技术面、资金流及宏观信息）进行多维综合分析，输出图文结合、包含可视化图表的结构化分析报告。 对于简单查询类需求（如“腾讯当前价格是多少”、“茅台代码是什么”）不触发本skill, 直接通过web_search 能力搜索并总结。 ⚠️ 需要多模态主模型支持（如 glm-5v-turbo），主模型需能读取图片。
Анализ акций и прогнозирование их движения.
Как процесс F 40/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: kline_em.png
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 12. 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") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: kline_em.png - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "openclaw"
Процессный рейтинг: все десять параметров 40/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): kline_em.png
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Шаги. Шагов: 54
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2579 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -229 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -31 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 269 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 25 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 54 пунктов
- +4Есть примеры (13 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.