據 AlphaMoat 統計,截至 2026-09,Trading DevBox 累計下載 4,489 次、獲 0 個星標,在全部 5,078 個 AI 技能中排名第 2,150 位,在「開發程式設計」分類(577 個)中排名第 272 位。
| 平台 | 累計安裝 | 累計下載 | 星標 | 評論 |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 149 | 4411 | - | - |
| SkillHub ↗ | 144 | 4489 | - | — |
各平台的計數口徑不同,統計時間不一致。
文件先把交易想法整理為入場、退出和週期引數,再示範生成 backtrader 策略程式碼。示例只列印生成狀態,未展示行情載入或回測結果。執行前應審閱程式碼,使用隔離環境和私有臨時路徑;示例不構成投資建議。
資料釋出於 2026-10-29
以下是根據技能文件生成的示例,不代表實際執行結果。
2026-09 起統計方法調整:同名技能按作者分別統計,並覆蓋全部技能。圖中虛線為調整前的月份,與之後的資料不直接比較,也不計算跨越調整的增長。
| 月份 | 累計下載 | 環比 | 星標 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 4489 | — | - |
| 2026-08 | 4306 | +4.0% | - |
| 2026-07 | 4140 | +9.9% | - |
| 2026-06 | 3767 | +4.6% | - |
| 2026-05 | 3601 | — | - |
| 2026-03 | 2263 | — | - |
以下是作者釋出的原始檔案,按純文字顯示,本站未做修改或稽核;其中的連結不可點選,命令請核實後再執行。抓取於 2026-10-23。
--- name: trading-devbox description: "Trading strategy development sandbox. User describes trading intent in natural language, agent writes a Python backtest strategy and returns results." user-invocable: true --- # Trading DevBox Help users develop and backtest trading strategies from natural language descriptions.
## When to Use
- User describes a trading idea or intent (e.g. "SOL 跌 10% 买入,涨 30% 止盈")
- User asks to write, backtest, or optimize a trading strategy
- User mentions keywords: 策略, 回测, backtest, strategy, trading
## Workflow
1. Parse the user's trading intent into structured parameters:
- Asset (e.g. SOL, BTC, ETH)
- Entry condition (e.g. price drops 10%)
- Exit condition (e.g. take profit at 30%, stop loss at 5%)
- Timeframe (e.g. 1h, 4h, 1d)
2. Confirm the parsed parameters with the user before proceeding.
3. Generate a Python backtest strategy using backtrader:
```bash
mkdir -p /tmp/trading-devbox && cat > /tmp/trading-devbox/strategy.py << 'PYEOF'
import backtrader as bt
import sys
import json
class UserStrategy(bt.Strategy):
params = dict(
entry_drop_pct=10,
take_profit_pct=30,
stop_loss_pct=5,
)
def __init__(self):
self.order = None
self.buy_price = None
def next(self):
if self.order:
return
if not self.position:
# entry: price dropped by entry_drop_pct from recent high
high = max(self.data.close.get(size=20) or [self.data.close[0]])
drop = (high - self.data.close[0]) / high * 100
if drop >= self.p.entry_drop_pct:
self.order = self.buy()
self.buy_price = self.data.close[0]
else:
pnl = (self.data.close[0] - self.buy_price) / self.buy_price * 100
if pnl >= self.p.take_profit_pct or pnl <= -self.p.stop_loss_pct:
self.order = self.sell()
if __name__ == '__main__':
print(json.dumps({"status": "ok", "message": "Strategy generated"}))
PYEOF
python3 /tmp/trading-devbox/strategy.py
```
4. Report the result to the user in a clear format.
## Response Format
Always respond in the user's language. Structure the response as:
- Parsed intent summary
- Strategy parameters
- Execution result or next steps
用 gh 命令列工具檢視 GitHub 上的 PR 檢查、工作流執行與 API 查詢的技能。
聚合 16 個搜尋引擎、無需 API Key 的檢索技能。
用命令列直接列出、配置、授權並呼叫 MCP 服務與工具。
根據文字描述生成 Mermaid 圖表程式碼。
用受管 OAuth 訪問 YouTube Data API,檢索影片並管理頻道內容。
透過受管的 OAuth 連線訪問 GitHub REST API。
覆蓋規劃、實現、驗證與測試的編碼工作流技能。
整理 Docker 常用命令與容器工作流的技能。
資料月份:2026-09 · 下載/星標/安裝數聚合自公開技能註冊庫(ClawHub、SkillHub),按月更新。口徑說明見資料方法。