SKILLEMALL.ai

AC investor-search

Составляет список семейных офисов, инвестиционных групп, фирм прямых инвестиций, венчурных фондов и ангелов на рынке — и честно говорит, насколько он полон. Отделяет реальных инвесторов от консультантов, которые им продают, отказывается объединять две фирмы в одну строку без доказательств и записывает CSV-файлы, где каждое утверждение содержит источник и степень его проверки. Требует инструмент веб-поиска и инструмент получения данных. Записывает файлы в рабочую директорию агента и считывает их обратно, чтобы второй запуск продолжался, а не повторялся; там, где запись невозможна, выводит CSV в чат и сообщает о частичном результате, вместо того чтобы заявлять о полноте, которую не может доказать. Используйте для исследования инвесторов, поиска сделок, списков потенциальных инвесторов для фандрайзинга и привлечения капитала, баз данных инвесторов, лидогенерации LP, HNW/UHNW и семейных офисов, исследования суверенных фондов, обогащения CRM или заполнения пробелов в уже имеющемся списке.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build a sourced list of the family offices, investment groups, private…»

Build a sourced list of the family offices, investment groups, private equity firms, VCs and angels in a market — and say honestly how complete it is. Separates real investors from the advisers who sell to them, refuses to merge two firms into one row without proof, and writes CSVs where every claim carries its source and how well it was checked. Needs a web search tool and a fetch tool. Writes its files to the agent's working directory and reads them back, so a second run continues instead of repeating; where it cannot write, it prints the CSV into the chat and reports a partial result rather than claiming a completeness it cannot prove. Use for investor research, deal sourcing, fundraising and capital-raise prospect lists, investor databases, LP, HNW/UHNW and family-office lead generation, sovereign wealth research, CRM enrichment, or filling gaps in a list you already have.

ClawHub Agent Skills автор: Fahad Farooq v1.1.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 11 753 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Составляет список семейных офисов, инвестиционных групп, фирм прямых инвестиций, венчурных фондов и ангелов на рынке — и честно говорит, насколько он полон.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, стоимость исполнения, повторный запуск

ГенераторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Стоимость исполнения вес 6
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 11753 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 13, без проверки текущего состояния
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 11753 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, read, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 46
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (7 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 889: рекомендуется 120–800 символов
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 58 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (20 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a transparent investor-research workflow that writes scoped local CSV files and avoids credentials, hidden execution, and undisclosed data sharing.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 11 сент. 2026 г.