SKILLEMALL.ai

AC enterprise-financial-stress-assessment

На основе ключевых аспектов, таких как состояние денежных потоков целевой компании, финансовая деятельность, долговая нагрузка, платежеспособность, давление на погашение, кредитный риск и сигналы операционного давления, с использованием общедоступной и соответствующей нормам информации, создается всесторонняя система анализа давления денежных средств компании, охватывающая «операционную жизнеспособность — способность к финансированию — давление на погашение долга — внешний кредитный риск — признаки операционного давления — уровень финансового давления — рекомендации по реагированию на риски». Основная задача этого навыка — решение таких ключевых вопросов, как «существует ли у компании финансовое давление, каковы его основные источники, каков уровень риска погашения долга, какова степень зависимости от финансирования, как финансовые риски влияют на привлечение инвестиций и реализацию проектов». Активируйте этот навык, когда пользователю необходимо проанализировать финансовое давление компании, оценить состояние денежных потоков, спрогнозировать риск погашения долга, выявить скрытые угрозы в цепочке денежных средств, оценить пригодность компании для привлечения инвестиций, спрогнозировать риск реализации проекта или провести комплексную оценку кредитоспособности компании.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«围绕目标企业现金流状态、融资活动、债务负担、偿债能力、回款压力、信用风险及经营承压信号等 核心维度,依托公开合规信息,搭建覆盖“经营造血能力…»

围绕目标企业现金流状态、融资活动、债务负担、偿债能力、回款压力、信用风险及经营承压信号等 核心维度,依托公开合规信息,搭建覆盖“经营造血能力—融资补血能力—债务偿付压力—外部信用风险— 经营承压迹象—资金压力等级—风险应对建议”的全维度企业资金压力分析体系。本技能核心解决“企业 是否存在资金压力、压力核心来源、偿债风险等级、融资依赖程度、资金风险对招商合作及项目落地的 影响”等关键问题。当用户需要分析企业资金压力、评估现金流状态、研判偿债风险、排查资金链隐患、 评估企业招引适配性、研判项目落地风险或开展企业信用尽调时,激活此技能。

ClawHub Agent Skills автор: 撼地数科 v1.0.2 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 065 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

На основе ключевых аспектов, таких как состояние денежных потоков целевой компании, финансовая деятельность, долговая нагрузка, платежеспособность, давление…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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: 3. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "parameters"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 140
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2065 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 268 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 41 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 140 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a prompt-only business risk report skill that uses public information and does not show hidden execution, credential access, or data exfiltration.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 10 июл. 2026 г.