SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AA news-reaction-failure-analyzer

Определяет, отреагировал ли рынок на новости, благоприятные для переполненной спекулятивной позиции, — второй шаг в контрарианском процессе COT Джейсона Шапиро. Использует отчет детектора COT-контрариана (или явное указание) плюс JSON событий, курируемый Claude, получает исходные ценовые ряды с документированной цепочкой резервирования и выдает вердикт CONFIRMED / NOT_CONFIRMED / INSUFFICIENT_EVIDENCE по принципу «провал закрытия» с использованием статистически проверенного теста на значимость дрейфа (а не наивного соотношения сбоев, которое ложно подтверждает чистый шум). Универсален, кроме COT — применим для проверок новостных сбоев PEAD и макро-экономического скопления. Используйте, когда пользователь просит проверить подтверждение новостного сбоя, «проигнорировал» ли рынок хорошие/плохие новости, или хочет выполнить второй шаг Шапиро на рынке с CROWDED_LONG/CROWDED_SHORT.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Judge whether a market FAILED to react to news favorable to a crowded…»

Judge whether a market FAILED to react to news favorable to a crowded speculative position — step 2 of Jason Shapiro's COT contrarian process. Consumes a cot-contrarian-detector report (or an explicit direction) plus a Claude-curated events JSON, fetches the underlying price series with a documented fallback chain, and produces a fail-closed CONFIRMED / NOT_CONFIRMED / INSUFFICIENT_EVIDENCE verdict using a statistically validated drift-significance test (not a naive failure-ratio, which false-confirms on pure noise). Generic beyond COT — reusable for PEAD and macro-crowding news-failure checks. Use when the user asks to check news-failure confirmation, whether a crowded market "shrugged off" good/bad news, or wants to run Shapiro step 2 on a CROWDED_LONG/CROWDED_SHORT market.

tradermonty/claude-trading-skills Agent Skills автор: tradermonty 8 файлов · 4 скрипта тело ≈ 2 123 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Определяет, отреагировал ли рынок на новости, благоприятные для переполненной спекулятивной позиции, — второй шаг в контрарианском процессе COT Джейсона Шапиро.

Как процесс A 82/100 · Дойдёт до конца — слабые места: отчётность по ходу

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
82/100
Дойдёт до конца
Отчётность по ходу вес 2
0
Инструменты и файлы вес 18
60
Результат и критерий готовности вес 14
60
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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/reaction_math.py:18
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      TestMonteCarloNullBound / Test…ull in
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/reaction_math.py:49
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      # {3,4,5,8}, worst at n=8; hard-gated by Test…ull).
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/tests/test_reaction_math.py:602
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (тестовый файл / пример)
      class Test…ll:
      тестовый файл

    Просканировано файлов: 8. 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 82/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 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: 24
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2123 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 786 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.