SKILLEMALL.ai

AD opend

Автоматизированная торговля и рабочие процессы с рыночными данными для Futu OpenD (MooMoo/Futu OpenAPI), включая загрузку учетных данных secret-ref, совместимую с OpenClaw, обнаружение учетных записей, запросы позиций и размещение симулированных или реальных ордеров. Используйте, когда задачи требуют вызова локального OpenD через автоматизацию Python/Bash со структурированным JSON-выводом и явными гарантиями безопасности торговли.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Agentic trading and market-data workflows for Futu OpenD (MooMoo/Futu…»

Agentic trading and market-data workflows for Futu OpenD (MooMoo/Futu OpenAPI), including OpenClaw-compatible secret-ref credential loading, account discovery, position queries, and simulated or live order placement. Use when tasks require calling local OpenD through Python/Bash automation with structured JSON output and explicit trading-safety guardrails.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 17 файлов тело ≈ 947 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Автоматизированная торговля и рабочие процессы с рыночными данными для Futu OpenD (MooMoo/Futu OpenAPI), включая загрузку учетных данных secret-ref…

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
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

    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: 17. 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 41/100

    • 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: 4, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 58, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 947 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 358 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 58 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.