BF Bond Analysis Expert
Эксперт по анализу облигаций на базе ИИ для китайского рынка — охватывает оценку облигаций, анализ доходности, расчет дюрации/выпуклости, анализ кредитного спреда и управление портфелем облигаций. Создан для аналитиков с фиксированным доходом, трейдеров облигаций и портфельных менеджеров. Ключевые слова: анализ облигаций, кривая доходности, дюрация, выпуклость, кредитный спред, китайские облигации, 利率债, 信用债, 国债, 企业债, 城投债, 债券估值, 收益率曲线, 久期, 凸性, 信用利差, 固收, 利率风险, 债券组合.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered bond analysis expert for China market — covers bond valuati…»
AI-powered bond analysis expert for China market — covers bond valuation, yield analysis, duration/convexity calculation, credit spread analysis, and bond portfolio management. Built for fixed income analysts, bond traders, and portfolio managers. Keywords: bond analysis, yield curve, duration, convexity, credit spread, China bonds,利率债, 信用债, 国债, 企业债, 城投债, 债券估值, 收益率曲线, 久期, 凸性, 信用利差, 固收, 利率风险, 债券组合.
Эксперт по анализу облигаций на базе ИИ для китайского рынка — охватывает оценку облигаций, анализ доходности, расчет дюрации/выпуклости, анализ кредитного…
Как процесс F 26/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 3, column 14: description: AI-powered bond analysis expert for China market — covers bond val… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug"
Процессный рейтинг: все десять параметров 26/100
- 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (Bond Analysis Expert) не совпадает с папкой (security-bond-analysis)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2304 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)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 400 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 53.