SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC edgar-risk-diff

Сравнивает раздел «Факторы риска» (пункт 1A) в отчетах SEC 10-K между двумя подачами для любого американского тикера. Выявляет новые риски, удаленные риски, измененный язык, тематические сводки (ИИ, кибербезопасность, геополитика, регулирование) и процент изменений. Использует SEC EDGAR напрямую — ключ API не требуется. Премиум-уровень добавляет оценку новизны на основе встраивания.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Diff the SEC 10-K Risk Factors section (Item 1A) between two filings f…»

Diff the SEC 10-K Risk Factors section (Item 1A) between two filings for any US-listed ticker. Surfaces new risks, removed risks, modified language, theme rollups (AI, cyber, geopolitics, regulation), and a churn percentage. Uses SEC EDGAR directly — no API key required. Premium tier adds embedding-based novelty scoring.

ClawHub Agent Skills автор: Atharva Vaze v1.0.2 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 005 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Сравнивает раздел «Факторы риска» (пункт 1A) в отчетах SEC 10-K между двумя подачами для любого американского тикера.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
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

    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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 25
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1005 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 322 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed SEC filing research helper that fetches public EDGAR data, caches it locally, and gates one optional premium feature with a local license key.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.