BD mx_finance_search
На основе базы данных East Money, поддерживает поиск в естественном языке новейших объявлений, исследовательских отчетов, финансовых новостей, динамики бирж и официальной политики по всему Интернету, охватывая глобальные рыночные активы, может использоваться для отслеживания горячих тем, мониторинга общественного мнения, быстрого просмотра исследовательских отчетов, детального изучения объявлений и принятия инвестиционных решений и других сценариев. Естественный язык для поиска финансовой информации, охватывающий авторитетные источники, включая новости, объявления, исследовательские отчеты и политики. Поддерживая глобальные рыночные активы, он применим для отслеживания событий, мониторинга рыночных настроений, анализа объявлений и принятия инвестиционных решений, помогая пользователям получать авторитетную финансовую информацию и улавливать своевременные рыночные сигналы.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于东方财富数据库，支持自然语言搜索全网最新公告、研报、财经新闻、交易所动态及官方政策等，覆盖全球市场标的，可用于热点捕捉、舆情监控、研报速…»
基于东方财富数据库，支持自然语言搜索全网最新公告、研报、财经新闻、交易所动态及官方政策等，覆盖全球市场标的，可用于热点捕捉、舆情监控、研报速览、公告精读及投资决策等场景。Natural language search for financial information, covering authoritative sources including news, announcements, research reports, and policies. Supporting global market assets, it is applicable to event tracking, market sentiment monitoring, announcement analysis, and investment decision-making, helping users obtain authoritative financial information and capture timely market signals.
На основе базы данных East Money, поддерживает поиск в естественном языке новейших объявлений, исследовательских отчетов, финансовых новостей, динамики бирж и…
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (mx_finance_search) не совпадает с папкой (mx-mx-finance-search)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 23
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 662 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 474 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.