BD mx-macro-data
Запрос макроэкономических данных на естественном языке из финансовых баз данных, охватывающих национальные экономические расчеты, индексы цен, денежно-кредитную сферу, доходы и расходы бюджета, внешнюю торговлю, занятость, промышленную деятельность и другие области. Поддерживает различные сценарии, включая макроэкономические исследования, анализ рынка и интерпретацию политики. Результаты включают описание данных и файл csv.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于东方财富数据库，支持自然语言查询全球宏观经济数据，涵盖国民经济核算、价格指数、货币金融、财政收支、对外贸易、就业民生、产业运行等多个领域…»
基于东方财富数据库，支持自然语言查询全球宏观经济数据，涵盖国民经济核算、价格指数、货币金融、财政收支、对外贸易、就业民生、产业运行等多个领域，适配各类宏观经济研究、市场分析、政策解读等多元专业场景需求。返回结果包含数据说明及 csv 文件。Natural language query for macroeconomic data from financial databases, covering national economic accounting, price indices, monetary finance, fiscal revenue and expenditure, foreign trade, employment, industrial operation, and other fields. It supports diverse scenarios including macroeconomic research, market analysis, and policy interpretation.
Запрос макроэкономических данных на естественном языке из финансовых баз данных, охватывающих национальные экономические расчеты, индексы цен…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — 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: 3. 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")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 43
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1780 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
- -217 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 470 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 23 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.