SKILLEMALL.ai

BD ai-invest-master

Активирует систему мышления ведущих мировых инвестиционных гуру. Этот навык охватывает инвестиционные философии Уоррена Баффетта, Чарли Мангера, Питера Линча, Стэнли Дракенмиллера, Рэя Далио, Джорджа Сороса, Свена Свенссона и Кэти Вуд. Сценарии активации: пользователь консультируется по поводу инвестиционной логики, оценивает конкретную компанию/отрасль, составляет план распределения активов, анализирует макроэкономические тенденции, ищет рекомендации по принятию решений. Навык автоматически подберет наиболее подходящую модель гуру в зависимости от характера вопроса пользователя (стоимость против роста, макроэкономика против микроэкономики, системность против интуиции). Специальное предложение для читателей "AI-инвестиционное руководство: создание личной инвестиционно-исследовательской системы с помощью больших моделей и агентов (версия Doubao Longxia)"

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«激活全球顶尖投资大师的思维系统。本技能涵盖巴菲特、芒格、林奇、德鲁肯米勒、达里奥、索罗斯、斯文森及凯茜·伍德的投资哲学。 触发场景:用户咨询…»

激活全球顶尖投资大师的思维系统。本技能涵盖巴菲特、芒格、林奇、德鲁肯米勒、达里奥、索罗斯、斯文森及凯茜·伍德的投资哲学。 触发场景:用户咨询投资逻辑、评价特定公司/行业、制定资产配置计划、分析宏观趋势、寻求决策建议。 技能将自动根据用户问题的性质(价值 vs 成长、宏观 vs 微观、系统 vs 灵感)匹配最合适的大师框架。 《AI投资指南:用大模型与智能体构建个人投研体系(豆包龙虾版)》读者特供

ClawHub Agent Skills автор: Smile Jack v1.0.0 MIT-0 10 файлов тело ≈ 407 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Активирует систему мышления ведущих мировых инвестиционных гуру.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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: 10. 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 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 (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 407 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 199 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 4 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a text-only investment-analysis skill; its main risk is over-reliance on AI financial guidance, not hidden code or unsafe system access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.