SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC skill-smc-multi-strategy-paper-trader

Симуляторы для торговли по стратегиям SMC (Smart Money Concepts) + Macro Rotation. Включает свинг-мониторы (4H BoS+FVG), дейли-мониторы (1H BoS+FVG+CVD), скоординированную оркестровку 8D/2S, мониторы с ограничением STPI/MTPI, макроротацию (LTPI/MTPI + RS Tournament) и многофакторный счетчик режимов. ATR-based SL/TP, z-score фильтры, оркестратор-лок. Только публичный API Binance — учетные данные не требуются.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Paper trading monitors for SMC (Smart Money Concepts) + Macro Rotation…»

Paper trading monitors for SMC (Smart Money Concepts) + Macro Rotation strategies. Includes swing (4H BoS+FVG), day (1H BoS+FVG+CVD), coordinated 8D/2S orchestration, STPI/MTPI-gated monitors, macro rotation (LTPI/MTPI + RS Tournament), and multi-factor regime scorer. ATR-based SL/TP, z-score filters, orchestrator-lock. Binance public API only — no credentials needed.

ClawHub Agent Skills автор: Zero2Ai v2.1.0 MIT-0 10 файлов тело ≈ 1 232 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Симуляторы для торговли по стратегиям SMC (Smart Money Concepts) + Macro Rotation.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Утечка данных net-credential-use scripts/macro-rotation.js:859
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (адрес назначения — известный публичный сервис; в кавычках — упоминание, а не команда)
    const shaResp = JSON.parse(execSync(`curl -sL -H "Authorization: token ${ghToken}" -H "Accept: application/vnd.….v3+json" "https://api.github.com/repos/Zero2Ai-hub/Jarvis-Ops/contents/trading/por
    известный сервисв кавычках
  • низкая Утечка данных net-credential-use scripts/macro-rotation.js:862
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    execSync(`curl -sL -X PUT -H "Authorization: token ${ghToken}" -H "Accept: application/vnd.….v3+json" -d '${body.replace(/'/g, "\\'")}' "https://api.github.com/repos/Zero2Ai-hub/Jarvis-Ops/conten
    в кавычках

Просканировано файлов: 9. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "emoji"

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1232 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 370 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +3Все 7 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly behaves like a paper-trading monitor, but it also silently uses a local GitHub token to publish portfolio data despite saying no credentials are needed.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.