SKILLEMALL.ai

AC enterprise-investment-value-assessment

На основе общедоступной информации строит комплексную систему анализа инвестиционной ценности предприятия, охватывающую ключевые аспекты: рыночный потенциал целевой отрасли, конкурентное положение, способность к росту, технологические барьеры, качество клиентской базы, внимание рынка капитала, уровень кредитного риска и долгосрочный потенциал развития. Система охватывает: "рыночное пространство — конкурентоспособность предприятия — операционный рост — внимание капитала — ограничения риска — оценка инвестиционной ценности — сценарные рекомендации". Основная задача навыка — решение ключевых вопросов: "Обладает ли предприятие инвестиционной и привлекательной для сотрудничества ценностью, каковы источники его основной ценности, устойчив ли рост, каков уровень ограничений риска, стоит ли проводить углубленное исследование и налаживать сотрудничество?". Активируйте этот навык, когда пользователю необходимо оценить инвестиционную ценность предприятия, проанализировать его потенциал развития, отобрать быстрорастущие компании, проанализировать конкурентные преимущества в отрасли, выявить инвестиционные риски, провести предварительное исследование или оценить привлекательность для инвестиций и сотрудничества.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«围绕目标企业行业赛道空间、行业竞争地位、经营成长能力、技术产品壁垒、客户资源质量、 资本市场关注度、信用风险水平及长期发展潜力等核心维度,依…»

围绕目标企业行业赛道空间、行业竞争地位、经营成长能力、技术产品壁垒、客户资源质量、 资本市场关注度、信用风险水平及长期发展潜力等核心维度,依托公开合规信息,搭建覆盖 “行业空间—企业竞争力—经营成长性—资本关注度—风险约束—投资价值定级—场景化建议” 的全维度企业投资价值分析体系。本技能核心解决“企业是否具备投资与招引价值、核心价值来源、 成长可持续性、风险约束等级、是否值得深度尽调与合作对接”等关键问题。当用户需要评估企业 投资价值、研判企业发展潜力、筛选高成长企业、分析行业竞争优势、排查投资风险、开展投前尽调 或评估招商招引价值时,激活此技能。

ClawHub Agent Skills автор: 撼地数科 v1.0.3 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 092 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 31 ч назад

На основе общедоступной информации строит комплексную систему анализа инвестиционной ценности предприятия, охватывающую ключевые аспекты: рыночный потенциал…

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

Анализатортип 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: 138
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2092 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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 277 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 41 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 138 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 disclosed Chinese-language enterprise investment research report skill that uses public information and does not include executable code, hidden data access, persistence, or account-changing behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 10 июл. 2026 г.