SKILLEMALL.ai

BC ibd-distribution-day-monitor

Обнаруживает дни распределения в стиле IBD для QQQ/SPY (закрытие ниже как минимум на 0,2% при более высоком объеме), отслеживает истечение 25 сессий и 5% аннулирование, подсчитывает кластеры d5/d15/d25, классифицирует рыночный риск (NORMAL/CAUTION/HIGH/SEVERE) и выдает рекомендации по экспозиции TQQQ/QQQ. Используйте после закрытия рынка, перед изменением экспозиции TQQQ или в качестве входных данных для фреймворков FTD/market-state. Не совершает сделок.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Detect IBD-style Distribution Days for QQQ/SPY (close down at least 0.…»

Detect IBD-style Distribution Days for QQQ/SPY (close down at least 0.2% on higher volume), track 25-session expiration and 5% invalidation, count d5/d15/d25 clusters, classify market risk (NORMAL/CAUTION/HIGH/SEVERE), and emit TQQQ/QQQ exposure recommendations. Use after market close, before TQQQ exposure changes, or as input to FTD/market-state frameworks. Does not execute trades.

tradermonty/claude-trading-skills Agent Skills автор: tradermonty 28 файлов · 23 скрипта тело ≈ 1 200 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Обнаруживает дни распределения в стиле IBD для QQQ/SPY (закрытие ниже как минимум на 0,2% при более высоком объеме), отслеживает истечение 25 сессий и 5%…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск

АнализаторБезопасностьДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 28. 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 60/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 34, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1200 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 13. 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • -310 из 11 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 385 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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