SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC stock-copilot-pro

Скрипт анализа акций OpenClaw для рынков США/Гонконга/Китая. Объединяет источники данных QVeris (THS, Caidazi, Alpha Vantage, Finnhub, X sentiment) для получения котировок, фундаментальных показателей, технических данных, новостного радара, утренних/вечерних сводок и действенных инвестиционных инсайтов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OpenClaw stock analysis skill for US/HK/CN markets. Combines QVeris da…»

OpenClaw stock analysis skill for US/HK/CN markets. Combines QVeris data sources (THS, Caidazi, Alpha Vantage, Finnhub, X sentiment) for quote, fundamentals, technicals, news radar, morning/evening brief, and actionable investment insights.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 45 файлов тело ≈ 3 381 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Скрипт анализа акций OpenClaw для рынков США/Гонконга/Китая.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторМаркетингтип 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
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. 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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/stock_copilot_pro.mjs:24
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    resolveCompanyNameViaQveris as reso…sV2,
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/stock_copilot_pro.mjs:529
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    return reso…sV2(companyName, preferredMarket);

Просканировано файлов: 37. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "env"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requirements"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "credentials"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "runtime"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "install"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "persistence"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "security"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "network"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "auto_invoke"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "examples"

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 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
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 85Шаги. Шагов: 176, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3381 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 16. 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)
  • -43 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 240 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 176 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.