SKILLEMALL.ai

AC manifoldbt-backtester

Запускает декларативную спецификацию стратегии на OHLCV-барах с использованием движка Rust manifoldbt, объединяет журнал сделок в полные циклы и выдает восемь входных данных, которые оценивает навык backtest-expert. Используйте, когда пользователь хочет выполнить бэктест, измерить описанное им правило, получить коэффициент выигрышей / средний выигрыш / средний проигрыш / максимальную просадку по реальным барам или предоставить навыку backtest-expert измеренные числа вместо оценок.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Runs a declarative strategy spec over OHLCV bars with the manifoldbt R…»

Runs a declarative strategy spec over OHLCV bars with the manifoldbt Rust engine, pairs the fill log into round trips, and emits the eight inputs the backtest-expert skill scores. Use when the user wants to execute a backtest, measure a rule they have described, obtain win rate / average win / average loss / max drawdown from real bars, or feed backtest-expert with measured numbers instead of estimates.

tradermonty/claude-trading-skills Agent Skills автор: tradermonty 13 файлов · 9 скриптов тело ≈ 1 445 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Запускает декларативную спецификацию стратегии на OHLCV-барах с использованием движка Rust manifoldbt, объединяет журнал сделок в полные циклы и выдает восемь…

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

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
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: 13. 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1445 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 406 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.