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Agent Skill · 待分类

benchmarking-%26-performance(对 %26 性能进行基准测试)

benchmarking-%26-performance 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。

benchmarking-%26-performance 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 721。

总安装 8,834周安装 396GitHub Stars 3下载 3,832核验 2026-05-01

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:benchmarking-%26-performance(对 %26 性能进行基准测试)
来源仓库:https://github.com/zuytan/rustrade
仓库路径:skills/benchmarking-%26-performance
安装命令:
npx skills add https://github.com/zuytan/rustrade --skill 'Benchmarking & Performance'
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/zuytan/rustrade --skill 'Benchmarking & Performance'

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。

benchmarking-%26-performance 用于对策略进行基准测试和性能验证,适合在策略开发或优化阶段使用。适用于 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 等宿主环境,主要用于量化评估交易策略的盈利能力与稳定性。

可通过安装命令从 GitHub 仓库获取,结合脚本执行快速完成多周期回测与配置对比分析。使用前需确认权限范围及是否涉及联网、文件读写或命令执行,注意维护状态与安全性。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/benchmarking-%26-performance

上手步骤

4 步
  1. 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. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/zuytan/rustrade --skill 'Benchmarking & Perfor…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 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. 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

benchmarking-%26-performance 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/zuytan/rustrade --skill 'Benchmarking & Performance'。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

benchmarking-%26-performance 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。

benchmarking-%26-performance 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。

benchmarking-%26-performance 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。

benchmarking-%26-performance 用的人多吗?

公开数据是累计安装 8,834 次,近一周安装 396 次,下载 3,832 次,GitHub 3 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。

benchmarking-%26-performance 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

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011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

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
benchmarking-%26-performance

对 %26 性能进行基准测试 · 本页

8,8343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

Skill: Benchmarking & Performance

When to use this skill

  • After adding or modifying a strategy
  • To validate that a strategy is profitable
  • To compare different configurations
  • Before going from paper trading to live

Available scripts

ScriptUsage
scripts/quick_benchmark.sh SYMBOL [DAYS]Quick benchmark
scripts/validate_strategy.sh STRATEGYMulti-period validation

Key metrics to monitor

Profitability metrics

MetricDescriptionAcceptable threshold
Total ReturnTotal return over period> 0%
Win Rate% of winning trades> 50% (trend) or > 40% (mean rev)
Profit FactorGains / Losses> 1.5
Average TradeAverage P&L per trade> 0

Risk metrics

MetricDescriptionAcceptable threshold
Sharpe RatioRisk-adjusted return> 1.0 (good), > 2.0 (excellent)
Sortino RatioSame but penalizes downside> 1.5
Max DrawdownMaximum loss from peak< 20%
Time in Market% of time with positionDepends on strategy

Interpretation

Sharpe Ratio:
  < 0.5  → Bad, don't use
  0.5-1  → Mediocre, needs improvement
  1-2    → Good
  2-3    → Very good
  > 3    → Excellent (or suspicious, check overfitting)

Max Drawdown:
  < 10%  → Conservative
  10-20% → Moderate
  20-30% → Aggressive
  > 30%  → Dangerous

Benchmark commands

Simple benchmark

# Backtest on one symbol
cargo run --bin benchmark -- --symbol AAPL --days 365

# Backtest on multiple symbols
cargo run --bin benchmark -- --symbols "AAPL,GOOGL,MSFT" --days 365

Advanced benchmark

# Parallel mode (multi-core)
cargo run --bin benchmark -- --parallel --symbols "AAPL,GOOGL,MSFT"

# With sequential comparison
cargo run --bin benchmark -- --compare-sequential

# Parameter matrix
cargo run --bin benchmark_matrix

Available scripts

# Stock benchmark
./scripts/benchmark_stocks.sh

# Market regime benchmark
./scripts/run_regime_benchmarks.sh

# Automatic benchmark
./scripts/auto_benchmark.sh

Strategy validation workflow

Step 1: Initial backtest

cargo run --bin benchmark -- --strategy <STRATEGY> --days 365

Verify:

  • Sharpe Ratio > 1.0
  • Max Drawdown < 20%
  • Win Rate consistent with strategy type
  • Profit Factor > 1.5

Step 2: Test on different periods

# Bull period
cargo run --bin benchmark -- --start 2021-01-01 --end 2021-12-31

# Bear period
cargo run --bin benchmark -- --start 2022-01-01 --end 2022-12-31

# Volatile period
cargo run --bin benchmark -- --start 2020-02-01 --end 2020-04-30

The strategy must be profitable (or at least not lose too much) in ALL conditions.

Step 3: Multi-symbol test

cargo run --bin benchmark -- --symbols "AAPL,MSFT,GOOGL,AMZN,META"

Verify result consistency across different assets.

Step 4: Stress test

Test on crash periods:

  • COVID crash: February-March 2020
  • 2022 Bear market: January-October 2022
  • Flash crashes: Verify resilience

Pitfalls to avoid

Overfitting

Symptoms:

  • Sharpe Ratio > 3 on backtest
  • Performance degrades in live/forward test
  • Too many optimized parameters

Solutions:

  • Use train/test split
  • Test on out-of-sample data
  • Prefer simple strategies

Look-ahead bias

Symptom: Using future data in decisions

Solution: Verify indicators only use past data

Survivorship bias

Symptom: Only testing on assets that still exist

Solution: Include delisted assets in backtests

Key files

FileDescription
src/bin/benchmark.rsMain benchmark CLI
src/bin/benchmark_matrix.rsParameter matrix tests
src/application/optimization/parallel_benchmark.rsParallel execution
src/application/optimization/benchmark_metrics.rsBenchmark metrics
src/domain/performance/metrics.rsSharpe, Sortino, Drawdown calculation
benchmark_results/Saved results

Checklist before production

  • Positive backtests on 2+ years of data
  • Sharpe Ratio > 1.0 on different periods
  • Acceptable Max Drawdown (< 20% recommended)
  • Tested on bull, bear AND sideways markets
  • No sign of overfitting
  • Paper trading validated for 1+ month

平台分布

Codex

36%
按下载量换算1,380

Claude

33.41%
按下载量换算1,280

Cursor

18.08%
按下载量换算693

Gemini CLI

9.59%
按下载量换算367

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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