SKILLEMALL.ai

AF Financial Ratio Analysis

Вычисляет и отчитывается о 25+ финансовых коэффициентах (рентабельность, ликвидность, леверидж, эффективность, рост) из данных QBO. Создает рабочую книгу Excel из 9 вкладок с оценкой по светофору, декомпозицией Дюпона, индексом Альтмана Z-Score, 6-месячными трендовыми графиками, обнаружением разворота тренда и ведением журнала CDC. Интегрируется с конвейером закрытия месяца.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Compute and report 25+ financial ratios (profitability, liquidity, lev…»

Compute and report 25+ financial ratios (profitability, liquidity, leverage, efficiency, growth) from QBO data. Produces a 9-tab Excel workbook with traffic-light scoring, DuPont decomposition, Altman Z-Score, 6-month trend charts, trend-reversal detection, and CDC logging. Integrates with the Month-End Close pipeline.

ClawHub Agent Skills автор: samledger67-dotcom v1.0.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 017 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Вычисляет и отчитывается о 25+ финансовых коэффициентах (рентабельность, ликвидность, леверидж, эффективность, рост) из данных QBO.

Как процесс F 41/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/pipelines/financial-ratios.py

АнализаторExcelИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
41/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/pipelines/financial-ratios.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/pipelines/financial-ratios.py
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "negative_boundaries"

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/pipelines/financial-ratios.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/pipelines/financial-ratios.py
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Financial Ratio Analysis) не совпадает с папкой (financial-ratios)
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Шаги. Шагов: 35
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2017 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 14. 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
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 320 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a coherent financial reporting helper, but users should treat its generated spreadsheets and cache files as sensitive business data.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.