SKILLEMALL.ai

AB exit-waterfall

Рассчитайте, кто что получает при каждой цене выхода из таблицы распределения долей — ликвидационные преференции, точки конвертации и когда доля основателей обнуляется. Используйте, когда вас просят смоделировать каскад выплат при выходе, сколько я получу, если мы продадим за X, объяснить ликвидационные преференции в моей таблице долей или сравнить выплаты при разных ценах выхода. Создает таблицу выплат для каждого участника в зависимости от стоимости выхода с указанием решений о конвертации, а также понятное объяснение того, что означает структура для каждой стороны.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Compute who gets what at each exit price from a cap table — liquidatio…»

Compute who gets what at each exit price from a cap table — liquidation preferences, conversion points, and where the founders' share collapses. Use when asked to model an exit waterfall, what do I get if we sell for X, explain liquidation preferences on my cap table, or compare payouts across exit prices. Produces a per-stakeholder payout table across exit values with conversion decisions shown, plus the plain-English reading of what the structure means for each party.

ClawHub Agent Skills автор: mohitagw15856 v50.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 928 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 18 ч назад

Рассчитайте, кто что получает при каждой цене выхода из таблицы распределения долей — ликвидационные преференции, точки конвертации и когда доля основателей…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, отчётность по ходу

ГенераторОперации и проектытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

    • 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
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 21
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 928 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 474 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed educational cap-table payout calculator with no evidence of hidden access, persistence, or data exfiltration.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 14 июл. 2026 г.