SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB stockbee-20pct-study

Создает и поддерживает ежедневное исследование акций США, движущихся на 20% (стиль Stockbee), путем сканирования акций с движением +20%/-20%, классификации катализаторов и контекста сетапа, обновления будущих исходов и обобщения закономерностей когорт. Используйте, когда пользователь просит провести ежедневное исследование 20%, заполнить исторические данные по 20% движущимся акциям, найти повторяющиеся закономерности или создать модель взрывных рыночных движений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build and maintain a Stockbee-style daily 20% mover study for US equit…»

Build and maintain a Stockbee-style daily 20% mover study for US equities by scanning +20%/-20% movers, classifying catalysts and setup context, updating forward outcomes, and summarizing cohort patterns. Use when the user asks to run a daily 20% study, backfill historical 20% movers, find recurring edge patterns, or build a model book of explosive market moves.

tradermonty/claude-trading-skills Agent Skills автор: tradermonty 16 файлов · 7 скриптов тело ≈ 1 478 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 30 ч назад

Создает и поддерживает ежедневное исследование акций США, движущихся на 20% (стиль Stockbee), путем сканирования акций с движением +20%/-20%, классификации…

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: отчётность по ходу

ГенераторТексты и документытип 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
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Ошибки и развилки вес 10
50
Инструменты и файлы вес 18
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 16. 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 73/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 24
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1478 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 364 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.