AC startup-financial-model
Создание финансовых моделей для стартапов, готовых для инвесторов, на основе 3-х отчетов: Отчет о прибылях и убытках, Балансовый отчет, Отчет о движении денежных средств. Прогнозирование доходов с предположениями о росте, анализ скорости сжигания средств, калькулятор времени до исчерпания средств, моделирование сценариев (базовый/оптимистичный/пессимистичный) и метрики SaaS/подписки на основе когорт. Выводит структурированные данные для экспорта в Excel/Google Sheets. Используйте, когда основателю, финансовому директору или аналитику нужна финансовая модель с нуля, требуется спрогнозировать время до исчерпания средств, протестировать сценарии или подготовиться к запросу на проверку инвестором. НЕ для: анализа финансовых показателей публичных компаний (используйте DCF/comps), подготовки налоговых деклараций, бухгалтерского учета или сверки, или получения данных в реальном времени из бухгалтерского ПО (для этого используйте qbo-automation).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build investor-ready 3-statement financial models for startups: P&L, B…»
Build investor-ready 3-statement financial models for startups: P&L, Balance Sheet, Cash Flow Statement. Revenue forecasting with growth assumptions, burn rate analysis, runway calculator, scenario modeling (base/bull/bear), and cohort-based SaaS/subscription metrics. Outputs structured data for Excel/Google Sheets export. Use when a founder, CFO, or analyst needs a from-scratch financial model, wants to project runway, stress-test scenarios, or prepare for an investor diligence request. NOT for: public-company financial analysis (use DCF/comps), tax preparation, bookkeeping or reconciliation, or real-time data pulls from accounting software (use qbo-automation for that).
Создание финансовых моделей для стартапов, готовых для инвесторов, на основе 3-х отчетов: Отчет о прибылях и убытках, Балансовый отчет, Отчет о движении…
Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск
Как улучшить
- 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
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 46
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2716 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 680 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 29 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (16 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.