Agent Skill · 待分类

risk-management（风险管理）

risk-management 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息，适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态，以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

risk-management 是待分类类 Agent Skill，可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI，通过GitHub 仓库获取，权限为权限未标注；许可证信息还不明确，暂无第三方扫描结果，按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 10,868。

总安装 188周安装 8GitHub Stars 1下载 66核验 2026-05-01

待分类权限未标注 GitHub 仓库未标认证来源可访问许可证需确认审计未展示Codex Claude Cursor Gemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明，不托管安装包，也不代用户安装。

GitHub

许可证: unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手，先确认命令和权限，再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill：risk-management（风险管理）
来源仓库：https://github.com/baotoq/agent-skills
仓库路径：skills/risk-management
安装命令：
npx skills add https://github.com/baotoq/agent-skills --skill risk-management
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI，并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限；确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill；本站只展示命令，不托管安装包，也不自动执行。

skills.shnpx skills

npx skills add https://github.com/baotoq/agent-skills --skill risk-management

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定，用法以来源仓库的说明为准。

风险管理技能提供风险识别、评估和应对策略的专业指导，支持决策流程优化。适用于在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。

安装前建议确认权限范围、维护状态，以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。risk-management 属于待分类类 Skill，可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径：skills/risk-management

上手步骤

4 步

1
确认自己的宿主工具
公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI；先确认自己用的是其中之一，再按对应工具的 Skills 目录放置。
2
拿到安装命令
可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/baotoq/agent-skills --skill risk-management；命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。
3
安装后重启宿主
命令执行完要完全退出宿主工具再打开，让新装的 Skill 被重新扫描到，否则列表里可能看不到。
4
按最小权限试用
权限没有明确标注，第一次使用时只给一个无关紧要的任务，观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

risk-management 怎么安装？

在终端执行 npx skills add https://github.com/baotoq/agent-skills --skill risk-management。装完完全退出宿主工具再打开，让它重新扫描本地 Skill。

risk-management 支持哪些 AI 工具？

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录，一般也能手动放进去，但要自己确认触发方式是否一致。

risk-management 需要什么权限？

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务，观察它实际读写了哪些内容。

risk-management 是免费的吗？

公开资料没有标注明确许可证，收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

risk-management 用的人多吗？

公开数据是累计安装 188 次，近一周安装 8 次，下载 66 次，GitHub 1 星。这些数字来自第三方目录统计，只能当作热度参考，不代表质量或安全性。

risk-management 安全吗？

没有查到第三方扫描结果，安全性无法从公开资料判断，安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

同时适配 4 种工具，换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

许可证没有明确标注，能不能商用、能不能再分发都不确定。
没有第三方扫描结果，安全性只能靠自己读源码判断。
第三方目录整理，版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

已经在用 Codex，想直接扩展它能力的人。
需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类

Skill	总安装	GitHub 星	权限	许可证	扫描
infsh-cli infsh CLI · Codex、Claude	4,374,576	382	权限未标注	未明确	未收录
ai-video-generation AI 视频生成 · Codex、Claude	4,313,376	382	调用外部服务	未明确	有提醒
lark-openapi-explorer 云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude	2,064,120	9,011	需要联网	未明确	有提醒
lark-workflow-standup-report Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude	2,041,632	8,978	需要联网	未明确	通过
use-my-browser 使用我的浏览器 · Codex、Claude	1,848,491	40	操作浏览器	未明确	未通过
risk-management 风险管理 · 本页	188	1	权限未标注	未明确	未收录

按安装量取同分类前几名；数字来自第三方目录统计，只作热度参考，不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Risk Management

Last updated: 2026-01-17 20:31 UTC Active patterns: 40 Total samples: 13385 Confidence threshold: 60%

Core Principles

These rules are derived from analyzing profitable vs losing trades:

Rule	Success Rate	Samples	Confidence	Seen
Trade count inversely correlates with pe...	95%	861	55%	1x
Trade frequency should adapt to market r...	95%	950	95%	1x
Validate risk per trade explicitly befor...	92%	157	65%	1x
Validate risk per trade explicitly befor...	92%	164	70%	1x
Trade frequency should adapt to market r...	92%	895	95%	1x
Trade frequency should adapt to market r...	92%	855	95%	1x
Validate risk per trade explicitly befor...	92%	328	79%	2x
Optimal trade frequency in trending bull...	90%	543	75%	1x
Optimal trade frequency in trending bull...	88%	1088	79%	2x
Close losing positions proactively with...	88%	184	75%	1x
Close short positions immediately when m...	88%	675	95%	1x
Close losing positions proactively with...	88%	368	79%	2x
High confidence (>0.8) should require co...	85%	20	50%	1x
Close losing positions proactively with...	85%	182	65%	1x
Position sizing at 25% equity limit per...	85%	321	70%	1x
Diversify across multiple assets (BTC, E...	85%	494	79%	2x
Close losing positions proactively with...	85%	100	95%	1x
Close losing positions proactively with...	85%	368	95%	1x
Optimal trade frequency in trending mark...	82%	535	65%	1x
Diversify across multiple assets (BTC, E...	82%	348	70%	1x
Close positions near breakeven to free m...	82%	390	79%	2x
Explicit validation step before trade ex...	80%	100	95%	1x
Close positions near breakeven to free m...	80%	144	95%	1x
Diversify across assets rather than conc...	78%	248	65%	1x
Position sizing at 25% equity limit per...	78%	125	75%	1x
Trade frequency should adapt to market r...	78%	507	95%	1x
Validate risk per trade explicitly befor...	75%	160	95%	1x
Position sizing at 25% equity limit per...	74%	285	99%	2x
Close positions near breakeven to free m...	73%	278	99%	2x
High confidence (>0.8) should require co...	70%	20	40%	1x
Position sizing at 2% risk with 2:1 rewa...	65%	139	45%	1x
Position sizing at 25% equity limit per...	65%	121	65%	1x
Explicit validation step ('Validate_trad...	65%	176	95%	1x
Close losing positions proactively with...	60%	189	95%	1x
Explicit validation step before trade ex...	45%	182	95%	1x
Position sizing at 2% equity risk with 2...	35%	191	95%	1x
2% equity risk with 2:1 reward ratio fai...	35%	173	95%	1x
Explicit validation step ('Validate_trad...	35%	195	95%	1x
Position sizing at 2% equity risk with 2...	30%	171	95%	1x
Position sizing at 2% risk with 2:1 rewa...	15%	155	55%	1x

Top Risk Rules

Trade count inversely correlates with performance in flat markets: 3-6 trades = ~$0 PnL, 70-180 trades = -$55 to -$141, 150-225 trades = -$325 to -$581

Success rate: 95%
Based on 861 observations
Confidence: 55% (seen 1 times)
First identified: 2026-01-13

Trade frequency should adapt to market regime: mixed/choppy markets require 0-10 trades/24h maximum. 201 trades = -$360.24, 2 trades = -$0.29, 0 trades = $0.00.

Success rate: 95%
Based on 950 observations
Confidence: 95% (seen 1 times)
First identified: 2026-01-17

Validate risk per trade explicitly before entry. skill_aware_oss reasoning includes 'risk per trade within limits' and 'portfolio risk is within limits' - this validation step correlates with +$1349 PnL.

Success rate: 92%
Based on 157 observations
Confidence: 65% (seen 1 times)
First identified: 2026-01-14

Validate risk per trade explicitly before entry with 2% equity risk and 2:1 reward ratio. skill_aware_oss reasoning includes 'risk/reward is 2:1 with 2% equity risk' and 'trade validation passed', achieving best performance (+$1379.66).

Success rate: 92%
Based on 164 observations
Confidence: 70% (seen 1 times)
First identified: 2026-01-14

Trade frequency should adapt to market regime: moderate bull markets require 0-30 trades/24h maximum. Above 100 trades correlates with losses (-$50 to -$264).

Success rate: 92%
Based on 895 observations
Confidence: 95% (seen 1 times)
First identified: 2026-01-17

General Guidelines

Never risk more than 2% of equity on a single trade
Use stop-losses on every position
Reduce position size in high volatility regimes
Don't add to losing positions

Confidence Guide

Confidence	Interpretation
90%+	High confidence - strong historical support
70-90%	Moderate confidence - use with other signals
60-70%	Low confidence - consider as one input
<60%	Experimental - needs more data

*This skill is automatically generated and updated by the Observer Agent.*

平台分布

Codex

34.8%

按下载量换算23

Claude

30.47%

按下载量换算20

Cursor

20.36%

按下载量换算13

Gemini CLI

8.97%

按下载量换算6

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围，默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息，不托管安装包，不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源，建议同时核对源仓库。

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