SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB data912-market-data

Запрос рыночных данных Data912 для инструментов из Аргентины и США. Используйте, когда пользователь запрашивает котировки MEP/CCL, живые аргентинские рыночные панели (акции, опционы, cedears, ноты, корпоративный долг, облигации), панели США (ADR, акции), исторические ряды OHLC по тикеру, цепочки опционов США или метрики волатильности/риска. Также используйте, когда пользователь упоминает "Data912", "mep", "ccl", "cedears", "option chain", "historical bars", "OHLC", "implied volatility", "historical volatility" или "volatility percentiles" и ожидает рыночные снимки на основе API.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Query Data912 market data endpoints for Argentina and USA instruments.…»

Query Data912 market data endpoints for Argentina and USA instruments. Use when the user asks for MEP/CCL quotes, live Argentine market panels (stocks, options, cedears, notes, corporate debt, bonds), USA panels (ADRs, stocks), OHLC historical series by ticker, USA option chains, or volatility/risk metrics. Also use when the user mentions "Data912", "mep", "ccl", "cedears", "option chain", "historical bars", "OHLC", "implied volatility", "historical volatility", or "volatility percentiles" and expects API-backed market snapshots.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 1 149 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Запрос рыночных данных Data912 для инструментов из Аргентины и США.

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, согласованность, повторный запуск

ИнтеграцияДанные и аналитикатип 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
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 2. 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 69/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (data912-market-data) не совпадает с папкой (data912)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 75
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1149 токенов

    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 7 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 535 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 75 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.