SKILLEMALL.ai

BC semiconductor-value-investing

Аналитическая модель инвестирования в полупроводниковую отрасль: выявление долгосрочных лидеров через исследование цепочки поставок, использование отраслевых эшелонов (внутренних S/A/B/C) + пятимерной качественной оценки + дисциплины ценообразования при стоимостном инвестировании вместо рейтингов покупки/продажи. Охватывает всю цепочку: оборудование/материалы/дизайн чипов/память/силовая электроника/сборка и тестирование/производство, для долгосрочного размещения на вторичном рынке.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«半导体产业价值投资分析框架:以产业链研究识别长期赢家,用产业价值梯队(对内S/A/B/C)+五维定性+价值投资价格纪律替代买卖评级。覆盖设备…»

半导体产业价值投资分析框架:以产业链研究识别长期赢家,用产业价值梯队(对内S/A/B/C)+五维定性+价值投资价格纪律替代买卖评级。覆盖设备/材料/芯片设计/存储/功率/封测/制造全链条,落地二级市场长期布局。

ClawHub Agent Skills автор: perrykono-debug v1.1.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 853 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Аналитическая модель инвестирования в полупроводниковую отрасль: выявление долгосрочных лидеров через исследование цепочки поставок, использование отраслевых…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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: 0. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 43
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1853 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a Chinese-language semiconductor investing research and writing framework with no executable code, but users should review financial conclusions before relying on or publishing them.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 3 авг. 2026 г.