BD investor-distiller
Дистиллятор инвестиционных блогеров WeChat. На основе данных статей WeChat автоматически извлекает семь ДНК стиля: торговая система, оценка рынка, стиль выражения, глубина контента, характеристики взаимодействия, карта горячих точек, генетический профиль личности. Выводит структурированный профиль стиля. Триггерные слова: дистиллировать инвестиционного блогера, дистиллировать большого V, дистиллировать большого V WeChat, анализировать стиль инвестиционного блогера, извлекать торговую систему, профиль стиля, дистиллировать инвестиционного блогера.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«公众号投资博主蒸馏器。通过公众号文章数据，自动提取交易体系、市场判断、表达风格、内容深度、互动特征、热点图谱、 人设基因七维DNA，输出结构…»
公众号投资博主蒸馏器。通过公众号文章数据，自动提取交易体系、市场判断、表达风格、内容深度、互动特征、热点图谱、 人设基因七维DNA，输出结构化风格画像 profile。 触发词：蒸馏投资博主、蒸馏大V、蒸馏公众号大V、分析投资博主风格、 提取交易体系、风格画像、投资博主蒸馏。
Дистиллятор инвестиционных блогеров WeChat.
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.
Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.
Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.
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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Опасные команды
cmd-eval-dynamicscripts/distill.py:68Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного вводаos.system(f"{sys.executable} -m pip install requests")
Просканировано файлов: 8. 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 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: 42
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2067 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 13. 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 138 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 29 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.