SKILLEMALL.ai

AC financial-model-builder

Создавайте модели доходов, инструменты ценообразования и прогнозные таблицы с предположениями, сценариями и прогнозами. Используйте при создании финансовых прогнозов, моделей экономики единицы продукции, калькуляторов цен, моделей LBO, анализа DCF или любой структурированной финансовой модели в виде Excel или структурированных данных.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build revenue models, pricing tools, and forecasting spreadsheets with…»

Build revenue models, pricing tools, and forecasting spreadsheets with assumptions, scenarios, and projections. Use when creating financial forecasts, unit economics models, pricing calculators, LBO models, DCF analyses, or any structured financial model as Excel or structured data.

ClawHub Agent Skills автор: Jimmy974 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 6 379 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Создавайте модели доходов, инструменты ценообразования и прогнозные таблицы с предположениями, сценариями и прогнозами.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6379 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6379 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 23
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 283 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 39 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (33 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a finance spreadsheet-building guide with no hidden execution, credential access, or unrelated behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.