SKILLEMALL.ai

AC trade-signal

Сигналы для торговли в реальном времени с исполняемыми рекомендациями «Купить/Продать/Держать» для акций. Используйте при запросах о торговых решениях, анализе акций, технических индикаторах, рекомендациях по покупке/продаже, торговле на новостях о прибылях, целевых ценах, рейтингах аналитиков, точках входа/выхода, ребалансировке портфеля или любых инвестиционных решениях, требующих действенной информации. Поддерживает рынки США и глобальные рынки, развивающиеся азиатские рынки, отдельные акции, ETF и опционные стратегии.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Real-time trade signals with executable Buy/Sell/Hold recommendations…»

Real-time trade signals with executable Buy/Sell/Hold recommendations for stocks. Use when asked about trading decisions, stock analysis, technicals, buy/sell calls, earnings plays, price targets, analyst ratings, entry/exit points, portfolio rebalancing, or any investment decision requiring actionable intelligence. Supports US + Global markets, Asia emerging markets, individual stocks, ETFs, and options strategies.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла · 1 скрипт тело ≈ 2 517 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Сигналы для торговли в реальном времени с исполняемыми рекомендациями «Купить/Продать/Держать» для акций.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторGoogle CloudИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
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

    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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

    • 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
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 85Шаги. Шагов: 15, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2517 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 419 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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