SKILLEMALL.ai

AC private-equity

Набор навыков инвестирования в акционерный капитал: рассмотрение условий, чек-лист due diligence, меморандум инвестиционного комитета, расчет доходности, отбор проектов, анализ выхода. Рассмотрение условий: Посмотри на этот TS, Посмотри на условия SPA, term sheet, Рассмотрение TS, Рассмотрение SPA; Чек-лист due diligence: Чек-лист due diligence, due diligence, DD checklist; Меморандум инвестиционного комитета: Помоги мне написать протокол инвестиционного комитета, Помоги мне составить IC Memo, Меморандум инвестиционного комитета, Инвестиционный комитет; Расчет доходности: Помоги мне рассчитать IRR, Помоги мне рассчитать доходность, MOIC, DPI, Расчет IRR; Отбор проектов: Отбор проектов, deal sourcing, Первичный отбор проектов; Анализ выхода: Анализ выхода, Путь выхода, Выход через IPO.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«股权投资技能套件:审条款、尽调清单、投决备忘录、测收益、筛项目、退出分析。 审条款: 帮我看下这个TS, 帮我审下SPA条款, term s…»

股权投资技能套件:审条款、尽调清单、投决备忘录、测收益、筛项目、退出分析。 审条款: 帮我看下这个TS, 帮我审下SPA条款, term sheet, 审TS, 审SPA; 尽调清单: 尽调清单, due diligence, DD checklist; 投决备忘录: 帮我写投决纪要, 帮我出IC Memo, 投决备忘录, 投委会; 测收益: 帮我算下IRR, 帮我测下回报率, MOIC, DPI, 算IRR; 筛项目: 筛项目, deal sourcing, 项目初筛; 退出分析: 退出分析, 退出路径, IPO退出。

ClawHub Agent Skills автор: ebandao v0.1.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 1 113 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Набор навыков инвестирования в акционерный капитал: рассмотрение условий, чек-лист due diligence, меморандум инвестиционного комитета, расчет доходности…

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

Шаблонтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
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: 9. 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")

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. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 23
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1113 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 263 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a coherent private-equity workflow skill, but it can write confidential deal materials to Notion when connected without an explicit consent gate.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 15 авг. 2026 г.