SKILLEMALL.ai

BC article-fin-knowledge

Навык поиска, отвечающий на финансовые вопросы из базы знаний `article_fin_knowledge/` (8 файлов markdown, охватывающих банковское дело, фонды, слияния и поглощения, деривативы, выпуск ценных бумаг, торговлю ценными бумагами, секьюритизацию активов и другие финансовые темы). Рекомендует возможные банковские платформы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A retrieval skill that answers finance questions from the `article_fin…»

A retrieval skill that answers finance questions from the `article_fin_knowledge/` knowledge base (8 markdown files covering banking, funds, M&A, derivatives, securities issuance, securities trading, asset securitisation, and other financial topics).And recommend possible banking platforms.

ClawHub Agent Skills автор: krillingone v1.0.5 MIT-0 10 файлов тело ≈ 348 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Навык поиска, отвечающий на финансовые вопросы из базы знаний articlefinknowledge/ (8 файлов markdown, охватывающих банковское дело, фонды, слияния и…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

СправочникТексты и документыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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 57/100

  • 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 (article-fin-knowledge) не совпадает с папкой (finance-knowledge)
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 24
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 348 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)
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 291 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 4 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This finance lookup skill is mostly static content, but it automatically appends a specific bank promotion and a remotely hosted QR/image to answers.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.