SKILLEMALL.ai

AB commercial-credit-memo-drafter

Используйте этот навык, когда сотрудник коммерческого банка, кредитный аналитик или менеджер по работе с клиентами должен преобразовать финансовые показатели заемщика и запрос на кредит в меморандум кредитного анализа (CAM). Выполняет анализ 5Cs с коэффициентами DSCR, финансового рычага и LTV, а также создает ПРОЕКТ меморандума с оценкой риска, пакетом ковенантов и рекомендацией: одобрить / одобрить с условиями / отказать.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when a commercial loan officer, credit analyst, or rela…»

Use this skill when a commercial loan officer, credit analyst, or relationship manager needs to turn borrower financials and a loan request into a Credit Analysis Memorandum (CAM). Runs a 5Cs analysis with DSCR, leverage, and LTV ratios, and produces a DRAFT memo with risk-rating, covenant package, and Approve/Approve-with-conditions/Decline recommendation.

ClawHub Agent Skills автор: devasher v0.1.2 MIT-0 4 файла тело ≈ 3 542 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте этот навык, когда сотрудник коммерческого банка, кредитный аналитик или менеджер по работе с клиентами должен преобразовать финансовые показатели…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 7
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 66
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3542 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 359 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 66 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed commercial credit memo drafting skill that handles sensitive borrower information but does not run code, persist data, or make binding credit decisions.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.