SKILLEMALL.ai

BB zhang_financial_analysis_practical_guide

Реализация «Финансового аналитического фреймворка Чжан» в виде исполняемых шагов для проверки таблиц, расчетов, суждений и выявления рисков. Пользователю достаточно извлечь указанные статьи из финансовой отчетности и примечаний, выполнить простые расчеты, чтобы быстро выявить рентабельность прибыли компании, влияние на цепочку поставок, потенциальные риски, модель управления группой и эффективность управления.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将“张氏财务分析框架”落地为可直接执行的查表、计算、判断与排雷步骤。 使用者只需依据财务报表和附注提取指定科目,完成简单计算, 即可快速识别…»

将“张氏财务分析框架”落地为可直接执行的查表、计算、判断与排雷步骤。 使用者只需依据财务报表和附注提取指定科目,完成简单计算, 即可快速识别企业的利润含金量、产业链话语权、潜在雷区、集团管控模式与管理效能。

ClawHub Hermes автор: aiyouwolegequ v2.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 455 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Реализация «Финансового аналитического фреймворка Чжан» в виде исполняемых шагов для проверки таблиц, расчетов, суждений и выявления рисков.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, согласованность, отчётность по ходу

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
58
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Согласованность вес 8
40
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.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-long-hermes description 104 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "title"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "language"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "owner"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "status"

Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (zhang_financial_analysis_practical_guide) не совпадает с папкой (zhang-financial-analysis-gpt)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 209
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2455 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 22. 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)
  • +3Длина description 103: рекомендуется 120–800 символов
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 59 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 209 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a text-only Chinese financial analysis guide that asks for relevant financial statement data and does not include code, installs, hidden access, or persistence.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.