BF bond-information
Информация об облигациях и мониторинг кредитного риска. На основе API FEEDAX запрашивает новости, связанные с рынком облигаций, поддерживает фильтрацию по типу облигации (городские инвестиционные облигации/корпоративные облигации/облигации предприятий/финансовые облигации и т. д.), эмоциональной окраске, временному диапазону, предоставляет функции мониторинга риска дефолта по облигациям, отслеживания кредитных рейтингов, анализа общественного мнения эмитентов и т. д. Сценарии использования: пользователь отслеживает риск дефолта по облигациям, отслеживает общественное мнение по городским инвестиционным облигациям, анализирует кредитное состояние корпоративных облигаций, запрашивает новости по конкретным облигациям, оценивает риск эмитента облигаций, понимает динамику рынка облигаций, проводит предупреждение о риске инвестирования в облигации и т. д. Примеры триггеров: «запросить последние новости по городским инвестиционным облигациям», «риск дефолта по облигациям компании X», «новости по облигациям Ванке 20», «недавние случаи дефолта по облигациям», «негативные новости по городским инвестиционным облигациям», «изменение кредитного рейтинга корпоративных облигаций», «общественное мнение об эмитенте облигаций» и т. д. Поддерживает фильтрацию по типу облигации, фильтрацию по эмоциональной окраске, возвращает название облигации, эмитента, оценку эмоциональной окраски, анализ релевантности и другие многомерные данные.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«债券资讯与信用风险监测技能。基于 FEEDAX API 查询债券市场相关新闻资讯，支持按债券类型（城投债/公司债/企业债/金融债等）、情感倾…»
债券资讯与信用风险监测技能。基于 FEEDAX API 查询债券市场相关新闻资讯，支持按债券类型（城投债/公司债/企业债/金融债等）、情感倾向、时间范围筛选，提供债券违约风险监测、信用评级追踪、发行人舆情分析等专业功能。 使用场景：用户监测债券违约风险、追踪城投债舆情、分析公司债信用状况、查询特定债券新闻、评估债券发行人风险、了解债券市场动态、进行债券投资风险预警等。 触发示例："查询城投债最新舆情"、"某公司债券违约风险"、"20 万科 01 债券新闻"、"近期债券违约事件"、"城投债负面消息"、"公司债信用评级变化"、"债券发行人舆情"等。 支持按债券类型筛选，按情感倾向过滤，返回债券名称、发行人、情感得分、相关性分析等多维度数据。
Информация об облигациях и мониторинг кредитного риска.
Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/config.json
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
низкая Утечка данных
read-dotenvSKILL.md:26Чтение файла .envcat .env
-
низкая Утечка данных
read-dotenvSKILL.md:572Чтение файла .envcat .env | grep FEEDAX_API_KEY
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/config.json
Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/config.json
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
- 100Шаги. Шагов: 63
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2704 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 15. 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 325 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 54 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
- +4Есть примеры (14 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.