AB cot-contrarian-detector
Обнаруживает перекупленность спекулятивных позиций на фьючерсных рынках CFTC (анализ отчета COT) для поиска контртрендовых сетапов, используя методологию Джейсона Шапиро. Анализирует чистые позиции крупных спекулянтов («некоммерческих») по 65 фьючерсным рынкам (индексы, ставки, FX, металлы, энергия, криптовалюты) через API FMP Commitment of Traders, вычисляет 3-летний и 26-недельный индекс COT для каждого рынка и классифицирует экстремумы как CROWDED_LONG / CROWDED_SHORT. Используйте, когда пользователь спрашивает об анализе отчета COT, перекупленности позиций, «кто в ловушке», экстремумах спекулятивных позиций, контртрендовых фьючерсных сетапах или хочет провести анализ в стиле Джейсона Шапиро. Этот навык автоматизирует только ОБНАРУЖЕНИЕ перекупленности (шаг 1 из 5) — сам по себе он не генерирует торговые сигналы.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Detect crowded speculative positioning in CFTC futures markets (COT re…»
Detect crowded speculative positioning in CFTC futures markets (COT report analysis) to find contrarian setups using Jason Shapiro's methodology. Screens large-speculator ("non-commercial") net positioning across 65 futures markets (indices, rates, FX, metals, energy, crypto) via the FMP Commitment of Traders API, computes a 3-year and 26-week COT Index per market, and classifies extremes as CROWDED_LONG / CROWDED_SHORT. Use when the user asks about COT report analysis, crowded positioning, "who is trapped", speculative positioning extremes, contrarian futures setups, or wants to run Jason Shapiro-style analysis. This skill automates crowding DETECTION only (step 1 of 5) — it does not generate trade signals by itself.
Обнаруживает перекупленность спекулятивных позиций на фьючерсных рынках CFTC (анализ отчета COT) для поиска контртрендовых сетапов, используя методологию…
Как процесс B 77/100 · Почти готов — слабые места: отчётность по ходу
Как улучшить
- 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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
edit-residueв тексте есть пометки об устаревшем (строки 66, 149): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия
Процессный рейтинг: все десять параметров 77/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 36
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1808 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 727 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 100.