AF cn-client-investigation
Расследование клиентов в материковом Китае и анализ на уровне банкира с строгими гарантиями точности китайского текста и происхождения данных. Используйте, когда целью является китайская компания A-share / STAR / ChiNext / HK-H или частный единорог, и результат не должен содержать опечаток на уровне китайских иероглифов или сфабрикованных цифр. Триггеры: 中国 / A股 / 港股 / 中概股 / STAR Market / 创业板 / 北交所 / CNINFO / 巨潮 / 天眼查 / Tushare. Этот навык заменяет общий поток исследования клиентов + построения пакета данных для китайских целей.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«China mainland client investigation and banker-grade analysis with str…»
China mainland client investigation and banker-grade analysis with strict guards for Chinese text accuracy and data provenance. Use when the target is an A-share / STAR / ChiNext / HK-H or private-unicorn Chinese company and the deliverable must not contain Chinese character-level typos or fabricated numbers. Triggers: 中国 / A股 / 港股 / 中概股 / STAR Market / 创业板 / 北交所 / CNINFO / 巨潮 / 天眼查 / Tushare. This skill supersedes the generic customer-investigation + datapack-builder flow for China targets.
Расследование клиентов в материковом Китае и анализ на уровне банкира с строгими гарантиями точности китайского текста и происхождения данных.
Как процесс F 53/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/data-provenance.md
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 22. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/data-provenance.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/data-provenance.md
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4978 токенов
- 100Шаги. Шагов: 67
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее
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)
- -36 из 16 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 496 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 67 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.