金融与投行

流动性订单流分析师(4.2)

基于订单簿深度数据评估滑点风险与买卖盘失衡,为加密交易决策提供流动性侧证据。

47/ 100
谨慎使用

价值存在,但可靠性、证据或控制措施仍有明显缺口。

查看评分依据 ↓
可直接使用于
Codex · Claude Code
Star 数
★ 2.1k
最近更新
2 个月前
License
AGPL-3.0
order-flowliquidity-analysisslippage-estimationcrypto-trading
+2market-microstructurenexus-data

这个 Skill 能做什么,适合哪些场景?

该技能是 olaxbt/ai-market-maker 仓库中 14 个技能之一,位于 src/agents/operator/4.2_liquidity_order_flow/。它读取 Nexus 深度接口提供的订单簿快照(以及可用的交易所 L2 数据),对指定交易对输出滑点风险、订单失衡和 POC(成交密集)价格。数据不可用时它会回退到存根估算器,因此结果可能是估算而非真实深度计算。它遵循所在平台的 Tier-0 输出契约,适合嵌入 AIMM 多智能体交易系统,也可独立通过查询接口调用。

调用 NexusDataClient 的深度接口获取订单簿快照,在没有深度数据时回退到存根估算;支持直接自然语言提问(如"BTC 的滑点风险如何?""订单簿是否平衡?");通过 /liquidity_order_flow?ticker=BTC/USDT 这类查询返回滑点风险、订单失衡和 POC 价格;提供 analyze(ticker, market_data, nexus_context) 的 Tier-0 契约接口。

适合
  • 加密交易员在下单前想快速判断某交易对(如 BTC/USDT)的滑点风险是否可接受。
  • 量化团队在执行大额订单前需要检查订单簿买卖盘失衡情况。
  • AIMM 多智能体系统中执行前风险评估环节,作为操作员技能被上游智能体调用。
  • 研究者想从订单簿结构中提取 POC 价格作为市场微观结构信号。

如何安装这个 Skill?

使用前请注意
  • 当 Nexus 深度数据不可用时,4.2 会回退到推断/stub 分数,输出可靠性显著下降且可能不明确标注,实盘决策前务必核实数据来源。
  • 该技能依赖海外 Nexus 服务,主大陆网络可达性未验证;无中文文档或输出支持。
  • 静态审查未发现针对该技能的专属测试,核心路径复现依赖用户自行验证。
  • 滑点阈值(≥80 转看空票)为硬编码启发式,适配性有限,不应视为交易建议。
开始前你需要
Agent 需要具备
  • Shell / 命令行
  • 网络访问
需要预先安装
  • NexusDataClient depth endpoints (order book L2 data)

该技能是 ai-market-maker 仓库的一部分。获取整个仓库:git clone https://github.com/olaxbt/ai-market-maker.git,技能文件位于 src/agents/operator/4.2_liquidity_order_flow/SKILL.md。仓库同时提供 OpenClaw 安装方式:claw install https://github.com/olaxbt/ai-market-maker(README 未单独说明此子技能的独立安装步骤)。

通用方式:手动安装到 Claude Code(macOS / Linux)
tmp="$(mktemp -d)"
git clone --depth 1 https://github.com/olaxbt/ai-market-maker.git "$tmp"
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R "$tmp/src/agents/operator/4.2_liquidity_order_flow" ~/.claude/skills/
rm -rf "$tmp"

根据源仓库地址和 Skill 路径自动生成,只复制这个 Skill 的文件夹。如果上文有作者提供的安装方式,请优先按作者说明操作;想只在当前项目中使用,把 ~/.claude/skills 换成项目里的 .claude/skills。

如何使用这个 Skill?

试试这样说

安装后,把下面任意一句发给 Agent 即可触发:

  • What's the slippage risk on BTC?
  • Is the order book balanced?

两种方式:1) 直接用自然语言提问,如"What's the slippage risk on BTC?"或"Is the order book balanced?";2) 调用查询接口 /liquidity_order_flow?ticker=BTC/USDT,返回滑点风险、订单失衡和 POC 价格。前置条件是 NexusDataClient 的深度接口可用(需 Nexus Skills API 访问权限,为可选依赖);深度数据不可用时返回存根估算结果,此时应谨慎解读。

这个 Skill 有哪些优点和局限?

优点
  • 输入输出契约清晰,接口极简(一个查询、一个 analyze 函数)。
  • 在深度数据缺失时有明确的回退行为,不会直接失败。
  • 作为开源 AGPL-3.0 仓库的一部分,可审计其逻辑。
局限
  • SKILL.md 未展示任何实现细节或算法说明,仅描述接口。
  • 依赖 Nexus Skills API 访问权限,没有 Nexus 时只能得到存根估算,结果可靠性存疑。
  • 无独立的测试证据或准确率数据;仓库的示例回测结果属于整体系统而非此技能。
  • 以加密交易对为主要场景(示例均为 BTC/USDT),对股票等市场的支持未在 SKILL.md 中说明。

这个 Skill 与同类方案有什么区别?

与相关 Skills 并排比较;分数均按同一 FSRS 标准得出。

Skill FS 评分 Star 数 最近更新 License
流动性订单流分析师(4.2) 本页 47 · 谨慎使用 ★ 2.1k 2 个月前 AGPL-3.0
Pro Bias Analyst(专业资金偏向分析师) 44 · 不推荐 ★ 2.1k 2 个月前 AGPL-3.0
新闻叙事挖掘器(News Narrative Miner) 46 · 谨慎使用 ★ 2.1k 2 个月前 AGPL-3.0
Lighter 交易技能包 57 · 谨慎使用 ★ 67 2 个月前 MIT
模式识别机器人(Pattern Recognition Bot 2.1) 42 · 不推荐 ★ 2.1k 2 个月前 AGPL-3.0

FollowSkills 如何评估这个 Skill?

FollowSkills 评估 · FSRS-2.0
谨慎使用
47/ 100 五分制 2.4 / 5
1信任安全14 / 25 · 2.8/5

该技能为只读分析型代理(滑点/订单簿失衡/POC),无资金操作或外部副作用,仓库整体有 SECURITY.md 与 AGPL-3.0 许可,风险可见。扣分项:SKILL.md 未说明 NexusDataClient 数据流向、密钥处理与最小权限细节;persona 明示在深度数据缺失时'回退到推断分数',可能在不声明的情况下输出不可靠估计,确认与回滚机制未定义。

2可靠稳定9 / 20 · 2.3/5

SKILL.md 与 persona.md 接口一致(Tier-0 契约、JSON schema、阈值规则、few-shot 示例),README/CI/pytest 表明仓库有测试基础设施。扣分项:未见针对 4.2 关键路径的专属测试;深度数据缺失时回退到'stub estimators/inferred scores'削弱确定性与失败反馈,异常输入下的错误信息质量无证据。

3适用触发7 / 15 · 2.3/5

场景清晰(加密货币流动性/滑点风险分析),查询接口与触发示例('BTC 的滑点风险?')明确,且在 README 的 Tier-0 桌面列表中有一致定位。扣分项:未声明能力边界与不适用范围;无中文支持;核心依赖 Nexus 深度数据(海外服务,主大陆可达性未验证),缺失时功能降级为推断。

4规范维护8 / 15 · 2.7/5

文档分层基本可用(SKILL.md + persona.md,输出契约带 schema_version=tier0/v1),仓库级有 LICENSE、CI、维护信号。扣分项:技能本身无版本历史/变更日志/已知限制披露;参数命名稳定性与 FAQ 缺失;发布者身份未验证,维护责任归属不明。

5有效结果5 / 15 · 1.7/5

输出契约明确(滑点分数、失衡、POC 价格 JSON),相对人工看盘有一定边际价值。扣分项:静态审查无法验证代表性输出可直接使用;few-shot 仅两条且为示意值;真实深度数据下的准确性与成本收益比例无证据。

6证据核验4 / 10 · 2.0/5

仓库提供 CI 工作流、测试套件与确定性 Nexus fixtures,属于可审计的第一手材料。扣分项:fixtures 中仅有 quant_summary(order_imbalance/slippage/poc)形状,未见针对 4.2 代理本身的测试用例或第三方复现证据;事实与推断在技能文档中未分离。

1 2 3 4 5 6

点击维度查看打分理由

评估于 2026年9月9日 审查版本 dd7115076904 评估证据[1][2][3][4][5][6][7][8][9][10]

证据充分度:低 — 主要依赖静态检查、作者材料或有限演示;适合发现线索,不适合做高风险决策。

查看完整评分方法 →

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均来自 olaxbt/ai-market-maker

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