SKILLEMALL.ai

BC company-research-zh

Исследование компаний / Комплексная проверка / Анализ конкурентов / company research / due diligence. Быстро генерирует полный аналитический отчет о целевой компании, охватывающий бизнес-модель, конкурентную среду, SWOT-анализ, размер рынка, оценку руководства и другие модули. Подходит для менеджеров по инвестициям, проводящих пред инвестиционное исследование, аналитиков по стратегии, проводящих анализ конкурентов, специалистов по развитию бизнеса, готовящихся к деловым визитам, финансовых консультантов, проводящих комплексную проверку поставщиков, исследователей отрасли, пишущих отраслевые отчеты. Поддерживает вывод отчетов о комплексной проверке, кратких отраслевых обзоров, таблиц анализа конкурентов и других форматов. Пользователи часто ищут: как провести проверку компании, как собрать информацию о конкурентах, чек-лист для комплексной проверки инвестиций, шаблон финансового анализа компании, анализ конкурентной среды отрасли.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«企业调研 / 尽职调查 / 竞品分析 / company research / due diligence。快速生成目标公司全面分析报告,覆…»

企业调研 / 尽职调查 / 竞品分析 / company research / due diligence。快速生成目标公司全面分析报告,覆盖商业模式、竞争格局、SWOT分析、市场规模、管理层评估等模块。适用于投资经理做投前调研、战略分析师进行竞争对手分析、BD人员准备商务拜访、财务顾问执行供应商背调、产业研究员撰写行业报告。支持输出尽调报告、行研简报、竞争对手分析表等多种格式。用户常搜:企业背景调查怎么做、竞品信息如何收集、投资尽调清单、公司财务分析模板、行业竞争格局分析。

ClawHub Agent Skills автор: Olina1Ye v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 228 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Исследование компаний / Комплексная проверка / Анализ конкурентов / company research / due diligence.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникЗакупки и снабжениеИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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: 2. 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 51/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 16
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 228 токенов

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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 240 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 4 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a Chinese-oriented company research report skill with no code, install scripts, credential use, persistence, or hidden system access shown.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.