SKILLEMALL.ai

BD business-analyst-pro

Бизнес-аналитика для русскоязычных CEO: KPI-дашборды, юнит-экономика, прогнозирование, P&L, денежный поток, когорты и отчетность, готовая для инвесторов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Business analytics for Russian-speaking CEOs: KPI dashboards, unit eco…»

Business analytics for Russian-speaking CEOs: KPI dashboards, unit economics, forecasting, P&L, cash flow, cohorts and investor-ready reporting.

ClawHub Agent Skills автор: RAAIPRO v3.5.4 MIT-0 38 файлов · 3 скрипта тело ≈ 10 940 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Бизнес-аналитика для русскоязычных CEO: KPI-дашборды, юнит-экономика, прогнозирование, P&L, денежный поток, когорты и отчетность, готовая для инвесторов.

Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
79/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
50
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
45/100
Процесс не доведён
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 Обфускация uni-mixed-script-word examples/04_pl_report.md:10
    Слово из смеси латиницы и кириллицы (гомоглифы) (1 шт.) (тестовый файл / пример)
    ╚══════════════════════════════════════════════════════════════════╝ МАРТ 2026 ФEВР 2026 ИЗМЕНЕНИЕ
    тестовый файл

Просканировано файлов: 37. 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 10940 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "price"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "price_currency"

Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (business-analyst-pro) не совпадает с папкой (raai-business-analyst-pro)
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 10940 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 27
  • 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +4Структура: 1 заголовков, инструкции сложно сканировать
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -5Длинный текст без заголовков
  • -43 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +3Длина description 144 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
  • +4Есть примеры (23 блоков кода)
  • +1Лицензия указана
  • +2Инструкции двуязычные (RU + EN)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 50.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a business analytics skill with sensitive finance inputs, but the reviewed artifacts do not show hidden data sending, destructive actions, or automatic privileged behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.