AD company-deep-analysis
Глубокий анализ компаний А-класса/Гонконгской фондовой биржи. Введите название компании или тикер акции, чтобы автоматически выполнить 6-этапный процесс анализа: сбор данных → профиль компании → пять сил в цепочке поставок → конкурентное преимущество → финансовый анализ по четырём измерениям → относительная оценка. Выводятся два продукта: подробный отчёт об анализе компании + краткий аналитический обзор. Поддерживается пошаговый режим: когда пользователь указывает «финансовое состояние/финансовый анализ/профиль компании/основные сведения о компании», выполняется только соответствующий шаг согласно таблице маршрутизации и выводится соответствующий отдельный файл. Триггеры: анализ компании / глубокий анализ / исследование компании / первичный отбор инвестиций / глубокое исследование / изучение компании / исследование отрасли / аналитический обзор / финансовое состояние / финансовый анализ / профиль компании / основные сведения о компании.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A股/港股公司深度分析。输入公司名称或股票代码，自动完成 6 步分析流程： 数据采集 → 公司画像 → 产业链五力 → 竞争护城河 → 财务…»
A股/港股公司深度分析。输入公司名称或股票代码，自动完成 6 步分析流程： 数据采集 → 公司画像 → 产业链五力 → 竞争护城河 → 财务四维 → 相对估值。 输出双产物：公司深度分析报告 + 投研简报 支持单步模式：用户指定"财务情况/财务分析/公司画像/公司基本面"时，按路由表只跑对应步骤并输出对应单文件。 触发词：公司分析 / 深度分析 / 公司调研 / 投资初筛 / 深度调研 / 公司研究 / 行业研究 / 投研简报 / 财务情况 / 财务分析 / 公司画像 / 公司基本面
Глубокий анализ компаний А-класса/Гонконгской фондовой биржи.
Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 1. 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")
Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100
- 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
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4172 токенов
- 100Шаги. Шагов: 109
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (7 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 244 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 42 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 109 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
- +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.