SKILLEMALL.ai

BD 1688-common-cha88-company-risk

88查 — инструмент для проверки и анализа рисков китайских компаний. Охватывает операционные аномалии, административные наказания, меры регулирования, исполнительные производства, списки недобросовестных должников, судебные дела и другие типы рисков. Поддерживает три способа ввода: название компании, унифицированный код социального кредита, companyId. Автоматически выполняет проверку рисков и выдает структурированное резюме анализа рисков. Сценарии срабатывания: только когда намерение пользователя заключается в проверке рисков компании/юридических рисков. Включая, но не ограничиваясь: проверка рисков компании, риски компании, операционные аномалии, административные наказания, меры регулирования, исполнительные производства, юридические риски, сканирование рисков, оценка рисков, проверка соответствия компании, отчет о рисках, какие риски у компании XX, безопасна ли компания XX, есть ли у компании XX наказания, была ли компания XX под исполнительным производством. Сценарии, когда навык не срабатывает: чисто информационные запросы о компании (например, поиск компании, информация о регистрации, уставный капитал, законный представитель, структура акционеров, патенты, товарные знаки и т. д.) не должны активировать этот навык, используйте другие инструменты серии cha88.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«88查企业风险查询与分析工具 —— 专注于中国大陆企业的法务风险查询与分析,覆盖经营异常、行政处罚、监管措施、被执行人、失信被执行人、司法案…»

88查企业风险查询与分析工具 —— 专注于中国大陆企业的法务风险查询与分析,覆盖经营异常、行政处罚、监管措施、被执行人、失信被执行人、司法案件等风险类型。支持公司名称、统一社会信用代码、companyId 三种输入方式,自动完成风险查询并输出结构化风险分析总结。 触发场景:仅当用户意图为查询企业风险/法务风险时触发。包括但不限于:企业风险查询、公司风险、经营异常、行政处罚、监管措施、被执行人、失信被执行人、司法风险、风险扫描、风险评估、企业合规审查、风险报告、XX公司有什么风险、XX公司安全吗、XX公司有没有处罚、XX公司被执行过吗。 不触发场景:纯粹的企业信息查询(如查公司、搜企业、工商信息、注册资本、法人代表、股东结构、专利商标等)不应触发本技能,请使用其他 cha88 系列工具。

ClawHub Agent Skills автор: 1688AiInfra v0.1.0 MIT-0 22 файла тело ≈ 1 057 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 35 ч назад

88查 — инструмент для проверки и анализа рисков китайских компаний.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 22. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 34
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1057 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -35 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 347 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly performs the advertised company-risk lookup, but its credential setup is under-scoped and can store or reuse an access key under a different skill namespace.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 8 июн. 2026 г.