BF a-share-fact-check
Проверяет факты в "уже существующем контенте" (статьях с рекомендациями по акциям, публикациях в соцсетях, обзорах инвестиций, постах на Xueqiu/Xiaohongshu, пересказах конференций по результатам деятельности), касающемся китайских публичных компаний: извлекает финансовые показатели и заявления по пунктам, сверяет их с официальными данными A-shares/H-shares (CNINFO, биржи Шанхая/Шэньчжэня/Пекина, Huigongyi/SSE e-Interaction, периодические отчеты, временные объявления, проспекты эмиссии) и выдает отчет "что правда / что не совпадает / что не найдено / что является чистой "водой"". Используйте этот навык, когда пользователь вставляет статью с рекомендацией по акциям, обзор акций, анализ компании или скриншот и хочет узнать "надежно ли это / правдивы ли данные / помоги проверить". Используйте, когда пользователь хочет проверить выручку, чистую прибыль, валовую прибыль, заказы, долю рынка, информацию об акциях или стратегические заявления цитируемой компании. Ключевое отличие: этот навык только "аудирует утверждения в существующем контенте", направление — от контента к официальным данным; он не "создает новый отчет по акциям на основе тикера" — любые запросы на генерацию и оценку, такие как "помоги проанализировать эту акцию / сделай оценку / сделай DuPont / создай модель", не входят в сферу применения этого навыка.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«对中国上市公司相关的荐股文章、公众号推文、投资点评、雪球/小红书帖子、业绩说明会转述等"已存在的内容"做事实核验：把其中的财务数字与表态逐条…»
对中国上市公司相关的荐股文章、公众号推文、投资点评、雪球/小红书帖子、业绩说明会转述等"已存在的内容"做事实核验：把其中的财务数字与表态逐条拆出， 强制对齐 A 股/港股官方披露（巨潮资讯网 CNINFO、沪深北交易所、互动易/上证e互动、定期报告、临时公告、招股书），输出一份"哪些为真 / 哪些对不上 / 哪些查无此据 / 哪些是纯话术"的核验体检报告。当用户贴出一篇荐股文、股票点评、公司分析或截图并想知道"这靠不靠谱 / 数据是不是真的 / 帮我核实一下"时，当用户想核对某上市公司被引用的营收、净利润、毛利率、订单、市占率、股权或战略表态时，都要使用本 skill。 关键区分：本 skill 只"审计已有内容里的断言"，方向是从内容出发、去官方披露里对账；它不"从 ticker 生成一份新的个股研究报告"—— 凡是"帮我分析这只股票 / 做估值 / 做杜邦 / 建个模型"这类生成与判断类需求，不属于本 skill 范围。
Проверяет факты в "уже существующем контенте" (статьях с рекомендациями по акциям, публикациях в соцсетях, обзорах инвестиций, постах на Xueqiu/Xiaohongshu…
Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 真实URL, references/narrative-errors.md, references/normalization.md
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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 16. 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: 真实URL - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/narrative-errors.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/normalization.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/evidence-rules.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): 真实URL, references/narrative-errors.md, references/normalization.md
- 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
- 100Шаги. Шагов: 45
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3262 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -263 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 418 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.