SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB quant-analyst

Создание финансовых моделей, бэктестинг торговых стратегий и анализ рыночных данных. Реализует метрики риска, оптимизацию портфеля и статистический арбитраж. Используйте ПРОАКТИВНО для количественных финансов, торговых алгоритмов или анализа рисков.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build financial models, backtest trading strategies, and analyze marke…»

Build financial models, backtest trading strategies, and analyze market data. Implements risk metrics, portfolio optimization, and statistical arbitrage. Use PROACTIVELY for quantitative finance, trading algorithms, or risk analysis.

ClawHub Agent Skills автор: zhengxinjipai v1.0.0 3 файла тело ≈ 381 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Создание финансовых моделей, бэктестинг торговых стратегий и анализ рыночных данных.

Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: согласованность, отчётность по ходу

АнализаторДанные и аналитикаИнфраструктуратип 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
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
74/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Согласованность вес 8
40
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 74/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (quant-analyst) не совпадает с папкой (quant-analyst-skill)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 25
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 381 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 233 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only quantitative finance helper with no code, credentials, persistence, or account access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.