SKILLEMALL.ai

AB trading212

Анализирует портфель Trading212, генерирует ежедневные сводки с P&L и лучшими победителями/проигравшими, предлагает сделки на основе настраиваемых правил и может размещать ордера. Также поддерживает обзор дивидендов, историю ордеров, список наблюдения с оповещениями о ценах и анализ распределения портфеля с предложениями по ребалансировке. Используйте, когда пользователь спрашивает о портфеле, дневной производительности, действиях по торговле или запрашивает обзор портфеля.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyzes Trading212 portfolio, generates daily summaries with P&L and…»

Analyzes Trading212 portfolio, generates daily summaries with P&L and top gainers/losers, makes trade proposals based on configurable rules, and can place orders. Also supports dividend overview, order history, watchlist with price alerts, and portfolio allocation analysis with rebalancing proposals. Use when the user asks about portfolio, daily performance, trade actions, or requests a portfolio overview.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 11 файлов тело ≈ 1 566 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Анализирует портфель Trading212, генерирует ежедневные сводки с P&L и лучшими победителями/проигравшими, предлагает сделки на основе настраиваемых правил и…

Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: согласованность, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторФинансыТорговлятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
74/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Согласованность вес 8
40
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: 11. 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 74/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (trading212) не совпадает с папкой (trading212-v2)
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 37
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1566 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • -34 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 409 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.