SKILLEMALL.ai

AC finance-report-analyzer

Анализирует финансовые данные из загруженных файлов Excel/PDF и генерирует интерактивные отчеты с диаграммами трендов sparkline. Поддерживает вывод в PDF, DOCX, Markdown и HTML. Используйте, когда: (1) Пользователь загружает Excel/CSV/PDF с финансовыми данными, (2) Пользователь запрашивает финансовый анализ или отчет о компании, (3) Пользователь хочет получить визуальные отчеты из финансовой отчетности, (4) Пользователь упоминает тикер акции + финансовый анализ, (5) Пользователь делится ссылкой на Feishu sheet/doc с финансовыми данными.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze financial data from uploaded Excel/PDF files and generate inte…»

Analyze financial data from uploaded Excel/PDF files and generate interactive reports with sparkline trend charts. Supports output to PDF, DOCX, Markdown, and HTML. Use when: (1) User uploads Excel/CSV/PDF with financial data, (2) User asks for financial analysis or company report, (3) User wants visual reports from financial statements, (4) User mentions stock ticker + financial analysis, (5) User shares a Feishu sheet/doc link with financial data.

ClawHub Agent Skills автор: Nick Qiu v1.2.0 5 файлов тело ≈ 801 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Анализирует финансовые данные из загруженных файлов Excel/PDF и генерирует интерактивные отчеты с диаграммами трендов sparkline.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторWordPDFExcelДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:42
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl -s "https://open.feishu.cn/open-apis/im/v1/messages/{message_id}" -H "Authorization: Bearer $TOKEN"
      vendor-host

    Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

    • 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: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 801 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 453 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill mostly generates finance reports, but it also directs use of local Feishu credentials, external file transfer, runtime package installation, and unsafe document conversion settings.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 11 сент. 2026 г.