SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

FC astock-research

Фреймворк для глубокого инвестиционного анализа акций A-shares, основанный на системах Tonghuashun/Luobo Research, включающий фундаментальные (макро + микро), денежные потоки, технические, эмоциональные и новостные аспекты. Используется для глубокого анализа публичных компаний A-shares и разработки торговых планов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A股深度投研分析框架，参考同花顺/萝卜投研体系，包含基本面（宏观+微观）、资金面、技术面、情绪面、消息面五大维度。用于深度分析A股上市公司，…»

A股深度投研分析框架，参考同花顺/萝卜投研体系，包含基本面（宏观+微观）、资金面、技术面、情绪面、消息面五大维度。用于深度分析A股上市公司，制定交易预案。

Заблокированguard заблокировал скилл: найдены признаки вредоносного поведения
modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла · 1 скрипт тело ≈ 1 184 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Фреймворк для глубокого инвестиционного анализа акций A-shares, основанный на системах Tonghuashun/Luobo Research, включающий фундаментальные (макро + микро)…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкатип 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
F
32/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
10
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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
Guard заблокировал этот скилл: найдены критические проблемы (см. ниже). Не устанавливайте его, пока автор не исправит.

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Секреты в коде
Если установить

В файлах лежит чужой ключ или токен. Если он живой, ваш агент начнёт ходить в чужие сервисы от чужого имени; если ключ уже отозван, скрипты скилла просто сломаются. Такой ключ мог попасть в скилл вместе с целым рабочим пространством автора, включая личные данные.

Автору

Ключ виден всем, кто скачал скилл, и уже мог быть скопирован ботами, которые сканируют каталоги. Отзовите его сейчас, проверьте счета и логи доступа, а потом перевыпустите.

Как улучшить

  1. Уберите критические находки guard (секреты, опасные команды, скрытые инструкции): пока они есть, скилл заблокирован и не может получить оценку выше F.
  2. 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 · 1

  • критично Секреты в коде secret-openai-key scripts/get_stock.sh:12
    Ключ в формате OpenAI
    export QVERIS_API_KEY=sk-X…_V4

Просканировано файлов: 2. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 37
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1184 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
  • +3Длина description 77: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 39 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.