SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC us-undervalued-growth-screener

Автоматически отбирает акции американских компаний (NYSE, Nasdaq и NYSE American) с недооцененным ростом/GARP-возможностями, используя форвардную оценку на той же основе, прогнозы EPS/FCF, основанные на драйверах, проверку финансовой отчетности из первоисточников, контроль SBC и размытия, нормализацию по секторам и циклам, проверяемое покрытие пула кандидатов и окончательную отчетность с закрытием ошибок. Используйте при запросе найти, отобрать, ранжировать или обновить американские акции с недооцененным ростом, включая минимальные запросы без списка тикеров или параметров.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Autonomously screen NYSE, Nasdaq, and NYSE American operating-company…»

Autonomously screen NYSE, Nasdaq, and NYSE American operating-company stocks for undervalued-growth/GARP opportunities using forward same-basis valuation, driver-derived EPS/FCF forecasts, primary-source financial verification, SBC and dilution controls, sector and cycle normalization, auditable candidate-pool coverage, and fail-closed final reporting. Use when asked to find, screen, rank, or refresh US undervalued-growth stocks, including minimal requests with no ticker list or parameters.

tradermonty/claude-trading-skills Agent Skills автор: tradermonty 63 файла · 29 скриптов тело ≈ 9 496 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Автоматически отбирает акции американских компаний (NYSE, Nasdaq и NYSE American) с недооцененным ростом/GARP-возможностями, используя форвардную оценку на…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/fmp_client/

ПроцедураДанные 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
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/fmp_client/
Инструменты и файлы вес 18
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Опасные команды cmd-autorun-instruction references/autonomous-execution.md:82
    Инструкция автоматически запускать скрипт в каждой сессии (документация security-скилла)
    Always execute `screen_universe.py`. Preserve its decisions and requirements. The LLM may explain a decision but must not replace it with an informal gate.
    security-скилл

Просканировано файлов: 63. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 9496 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/fmp_client/

Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/fmp_client/
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/fmp_client/
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 9496 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 129
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 15. 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
  • -33 из 15 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 495 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 46 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 129 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (21 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (15 из 22)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.