AD ashare-news-fetcher
Сбор информации о новостном фоне акций A-класса: сбор новостей, политики, настроений, связанных с акциями, из общедоступных источников, таких как Cailian Press, Wallstreetcn, Jinshi, Sina 7x24, Eastmoney Express, объявления о политике CSRC/PBOC/SSE/MOF, Eastmoney Stock Bar и т. д., вывод в структурированном формате JSON или Markdown. Активируется, когда пользователь упоминает «новостной фон акций A-класса», «сбор новостей», «новости по отдельным акциям», «политика и регулирование», «настроения на биржевых форумах», «Cailian Press», «Eastmoney Express», «рыночные настроения» или когда требуется собрать общедоступную информацию по конкретной акции. Также подходит для разговорных запросов типа «Посмотри, какие новости по 000001 в последнее время».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«抓取 A 股消息面情报：从财联社、华尔街见闻、金十、新浪 7x24、东财快讯、 证监会/央行/上交所/财政部政策公告、东方财富股吧等公开来源…»
抓取 A 股消息面情报：从财联社、华尔街见闻、金十、新浪 7x24、东财快讯、 证监会/央行/上交所/财政部政策公告、东方财富股吧等公开来源抓取与股票相关的 新闻、政策、情绪，输出结构化 JSON 或 Markdown。 当用户提到“A 股消息面”、“抓新闻”、“个股消息”、“政策监管”、“股吧情绪”、 “财联社”、“东财快讯”、“市场情绪”或需要把某只股票相关的公开情报聚合出来时 触发。也适用于“帮我看看 000001 最近有什么消息”这类口语化请求。
Сбор информации о новостном фоне акций A-класса: сбор новостей, политики, настроений, связанных с акциями, из общедоступных источников, таких как Cailian…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — 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: 5. 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 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 36
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 661 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 229 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.