AC investment-competition-regional-comparison
На основе общедоступных и соответствующих требованиям данных, строит стандартизированную систему сравнительного анализа регионального инвестиционного потенциала, охватывающую «региональные базовые условия — условия промышленного размещения — уровень политической поддержки — комплексная стоимость размещения — всестороннее обеспечение факторами — вместимость специализированных парков — качество концентрации предприятий — эффективность преобразования проектов» и «конкурентоспособность инвестиций». Основная цель этого навыка — решение ключевых проблем, таких как «ранжирование силы конкуренции в инвестициях в нескольких регионах, основные преимущества и условия каждого региона, недостатки инвестиций и конкурентные барьеры, оптимальный регион для размещения целевой отрасли, разрыв в конкурентоспособности местных инвестиций, дифференцированные стратегии инвестиций и пути прорыва». Активируйте этот навык, когда пользователю требуется горизонтальное сравнение конкурентоспособности инвестиций в нескольких регионах, анализ различий в преимуществах региональных инвестиций, анализ разрыва между местным регионом и конкурирующими регионами, выбор оптимального региона для размещения целевой отрасли, анализ соответствия условий размещения парка или разработка индивидуальной стратегии региональных инвестиций.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«围绕多目标区域产业基础、政策支撑体系、营商环境能级、综合落地成本、全维度要素保障、 专业园区承载、企业集聚质量、项目落地转化效率、综合招商竞…»
围绕多目标区域产业基础、政策支撑体系、营商环境能级、综合落地成本、全维度要素保障、 专业园区承载、企业集聚质量、项目落地转化效率、综合招商竞争力核心维度，依托公开合规数据， 搭建覆盖“区域基础禀赋—产业承载条件—政策环境能级—成本要素体系—营商服务能力—招商核心优势— 短板风险研判—差异化竞争策略”的标准化区域招商对比分析体系。本技能核心解决“多区域招商竞争 实力排序、各区域核心优势禀赋、招商短板与竞争壁垒、目标产业最优承接区域、本地招商竞争力差距、 差异化招商打法与突围路径”等招商研判、项目选址、区域对标、政策优化核心问题。当用户需要 多区域招商竞争力横向对比、区域招商优势差异研判、本地与竞品区域差距剖析、目标产业落地最优区域 筛选、园区承载条件对标分析或定制区域差异化招商策略时，激活此技能。
На основе общедоступных и соответствующих требованиям данных, строит стандартизированную систему сравнительного анализа регионального инвестиционного…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — 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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "triggers" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "parameters" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное 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: 151
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2084 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 12. 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 352 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 51 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 151 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.