CD cue-equity-incentive
С помощью Cue запрашивайте и анализируйте планы опционов для сотрудников публичных компаний — на основе самой полной базы данных опционов (более 10 лет истории с 2015 года), эксклюзивных источников данных, запрашивайте элементы исторических планов, результаты реализации, сравнивайте с конкурентами, оценивайте конкурентоспособность и обоснованность планов опционов на основе реальных данных.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«用 Cue 查询和分析上市公司股权激励计划——基于市面上最全的股权激励数据库（2015年至今10年+历史覆盖），独家特有数据源，查询历史方案…»
用 Cue 查询和分析上市公司股权激励计划——基于市面上最全的股权激励数据库（2015年至今10年+历史覆盖），独家特有数据源，查询历史方案要素、实施效果、同行竞品对比，用真实数据评估激励方案的竞争力与合理性。
С помощью Cue запрашивайте и анализируйте планы опционов для сотрудников публичных компаний — на основе самой полной базы данных опционов (более 10 лет…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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
-
средняя Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:197Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)echo "=== 2/3 Cue 服务 ===" && curl -sS --max-time 10 "https://cuecue.cn/api/health" -H "Authorization: Bearer $CUE_KEY"
-
средняя Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:198Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)echo "=== 3/3 搭子 ===" && curl -sS --max-time 10 "https://cuecue.cn/api/playbook" -H "Authorization: Bearer $CUE_KEY" | python3 -c "import sys,json;scenes=json.load(sys.stdin).get('data',{}).get('scene
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- ошибка
name-missingSKILL.md: нет поля name во фронтматтере - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "description_zh"
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 16
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1575 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 18. 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)
- +3Длина description 105: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 23 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 36.