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Agent Skill · 开发

qmt-dev(质量管理开发)

qmt-dev 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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。

qmt-dev 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 5,173。

总安装 6,805周安装 278GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,202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
MIT-0
版本
1.0.0

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:qmt-dev(质量管理开发)
来源仓库:https://github.com/xueylee-dotcom/qmt-dev
安装命令:
openclaw skills install qmt-dev
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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install qmt-dev

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

QMT平台开发专用技能。当用户说"QMT"、"实盘"、"QMT策略"、"QMT回测"、"QMT开发"时自动触发。提供QMT API规范、核心函数机制、止损监控方式、实盘注意事项。适用于使用QMT平台的量化策略开发。

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 OpenClaw;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 openclaw skills install qmt-dev;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

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

qmt-dev 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install qmt-dev。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

qmt-dev 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。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。

qmt-dev 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

qmt-dev 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

qmt-dev 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,805 次,近一周安装 278 次,下载 2,202 次。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。

qmt-dev 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 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 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
qmt-dev

质量管理开发 · 本页

6,805—需要联网MIT-0通过

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

name
qmt-dev
description
QMT平台开发专用技能。当用户说"QMT"、"实盘"、"QMT策略"、"QMT回测"、"QMT开发"时自动触发。提供QMT API规范、核心函数机制、止损监控方式、实盘注意事项。适用于使用QMT平台的量化策略开发。

QMT平台开发技能

版本:1.0.0 适用平台:迅投QMT量化交易平台

🎯 核心函数机制

1. QMT标准函数

函数用途触发时机说明
init()初始化策略启动时加载信号、设置参数、设置股票池
handlebar()K线处理每根K线主要逻辑,买入/卖出/止损

2. ⚠️ 重要:is_last_bar() 机制

场景is_last_bar() 返回值止损检查
回测每根K线都返回True✅ 每天检查
实盘只在特定时刻返回True❌ 盘中可能不检查

关键理解:

  • 回测时,每根K线都是"最后一根",所以is_last_bar()都返回True
  • 实盘时,is_last_bar()只在特定时刻返回True(可能是收盘时)

结论:

  • ❌ 不要用is_last_bar()控制止损/止盈检查
  • ✅ 用时间判断控制检查频率

📋 止损监控方式

方式1:时间判断(推荐)

def handlebar(ContextInfo):
    """每根K线都会触发"""
    
    # 止损监控(每5分钟检查一次)
    now = datetime.now()
    if G.last_check_time:
        elapsed = (now - G.last_check_time).total_seconds() / 60
        if elapsed >= 5:  # 每5分钟检查
            check_stop_loss(ContextInfo)
            G.last_check_time = now
    
    # 买入逻辑(可以保留is_last_bar()限制)
    if not ContextInfo.is_last_bar():
        return
    
    # 买入逻辑...

方式2:bar_count判断

def handlebar(ContextInfo):
    """每根K线都会触发"""
    
    # 每5根K线检查一次止损
    if ContextInfo.bar_count % 5 == 0:
        check_stop_loss(ContextInfo)

🚀 代码模板

完整策略模板

# 全局状态对象
class GlobalState:
    pass
G = GlobalState()

def init(ContextInfo):
    """初始化"""
    # 全局状态
    G.waiting_list = []
    G.sent_orders = set()
    G.buy_prices = {}  # 记录买入价格
    G.last_check_time = None
    
    # 加载信号
    with open('trading_signals/alphagbm_signals_qmt.json') as f:
        data = json.load(f)
    G.signals = [s['code'] for s in data['signals']]
    
    # 设置股票池
    ContextInfo.set_universe(G.signals)

def handlebar(ContextInfo):
    """每根K线触发"""
    
    # 1. 止损监控(每5分钟)
    now = datetime.now()
    if G.last_check_time:
        elapsed = (now - G.last_check_time).total_seconds() / 60
        if elapsed >= 5:
            check_stop_loss(ContextInfo)
            G.last_check_time = now
    
    # 2. 检查waiting_list
    if check_waiting_orders(ContextInfo):
        return
    
    # 3. 买入逻辑(只在最后一根K线)
    if not ContextInfo.is_last_bar():
        return
    
    # 买入...

⚠️ 实盘注意事项

1. passorder的prType参数

# ❌ 错误
passorder(23, 1101, accID, code, -1, ...)  # prType=-1(价格不可控)

# ✅ 正确
passorder(23, 1101, accID, code, 14, ...)  # prType=14(对手价)

2. waiting_list防重机制

# 初始化
G.waiting_list = []
G.sent_orders = set()

# 买入时记录
if code not in G.sent_orders:
    passorder(...)
    G.sent_orders.add(code)
    G.waiting_list.append(msg)

# 检查waiting_list
def check_waiting_orders(ContextInfo):
    for msg in G.waiting_list[:]:
        order_result = get_trade_detail_data(...)
        if order_result:
            G.waiting_list.remove(msg)

3. 风控设置

QMT层面:

  • [ ] 金额合规(限制资金上限)
  • [ ] 反向单交易(禁止买入后立即卖出)
  • [ ] 对敲单交易(禁止高买低卖)

代码层面:

  • [ ] 硬编码资金限制
  • [ ] 止损止盈逻辑
  • [ ] 异常处理

🚫 禁止事项

  1. ❌ 使用is_last_bar()控制止损检查
  2. ❌ 使用prType=-1
  3. ❌ 没有waiting_list防重机制
  4. ❌ 没有止损止盈逻辑

📚 参考文档

  • QMT官方示例(双均线实盘、竞价选股、行业轮动、多因子选股)
  • QMT API文档
  • QMT_STRATEGY_DEVELOPMENT_STANDARDS.md

*技能版本:1.0.0*

平台分布

OpenClaw

74.43%
按下载量换算1,639

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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