SKILLEMALL.ai

AC challenger-thesis

С точки зрения «гипотетического нового игрока, бросающего вызов целевой компании с нуля», проводит систематическое исследование конкуренции и инвестиций для публичной/планируемой к публичному размещению компании. Используйте обязательно, когда пользователь просит исследовать «ров вокруг компании», «конкурентные барьеры», «порог входа в отрасль», «стоит ли долгосрочно держать/отслеживать компанию», или говорит «проанализируй компанию XX», «можно ли подорвать бизнес XX», «я хочу начать бизнес XX с нуля», «разбери отрасль, в которой работает XX», «стоит ли долгосрочно держать XX». Даже если пользователь явно не говорит «анализ конкуренции» или «ров», этот навык следует использовать для глубокого исследования одной компании, анализа порога входа в отрасль или принятия решения о долгосрочной инвестиционной логике. НЕ использовать для: чисто рыночных/торговых/технических вопросов; комментариев по макроэкономическим данным (CPI, процентные ставки, PMI и т. д.); горизонтального ранжирования или оценки нескольких компаний; рекомендаций по времени покупки/продажи акций; общего обзора отрасли без привязки к конкретной компании. Этот навык не предоставляет инвестиционных рекомендаций, а только структуру исследования и послойный анализ фактов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«以"假想新进入者从0挑战目标公司"的视角,对一家上市/拟上市公司做体系化竞争与投资研究。 当用户提出要研究某公司的护城河、竞争壁垒、行业进入…»

以"假想新进入者从0挑战目标公司"的视角,对一家上市/拟上市公司做体系化竞争与投资研究。 当用户提出要研究某公司的护城河、竞争壁垒、行业进入门槛、是否值得长期持有/跟踪, 或说"帮我分析XX公司"、"XX的生意能不能被颠覆"、"我想从0做XX这门生意"、 "拆解XX所在行业"、"XX值不值得长期持有"时,务必使用本 skill。 即使用户没有明确说"竞争分析"或"护城河",只要是对单一公司的深度投研、 行业进入门槛拆解、或长期投资逻辑判断,也应触发本 skill。 NOT for(不要触发):纯行情/盘面/技术面问题;宏观数据点评(CPI、利率、PMI 等); 多公司横向排序或打分;个股买卖时点建议;不涉及单一具体公司的泛行业概述。 本 skill 不提供投资建议,仅输出研究框架与事实分层分析。

ClawHub Agent Skills автор: sunrise_lfx v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 831 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 31 ч назад

С точки зрения «гипотетического нового игрока, бросающего вызов целевой компании с нуля», проводит систематическое исследование конкуренции и инвестиций для…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
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

  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: 0. 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

  • 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
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 26
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 831 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

  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 352 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is an instruction-only research framework for single-company competitive analysis, with no hidden code, persistence, credentials, or install-time behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 июн. 2026 г.