SKILLEMALL.ai

BD FTShare-ashare-performance-data

Набор навыков по финансовой отчетности компаний Китая (A-shares). Охватывает экспресс-отчеты о прибылях и убытках, прогнозы прибыли, отчеты о движении денежных средств, отчеты о прибылях и убытках, баланс (исторические данные по отдельным акциям и полный рынок за указанный отчетный период, market.ft.tech). Используется, когда пользователь запрашивает экспресс-отчеты о прибылях и убытках, прогнозы прибыли, три отчета, данные по отдельным акциям или полный рынок за определенный отчетный период.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A 股业绩大全技能集。覆盖业绩快报、业绩预告、现金流量表、利润表、资产负债表(单票历期与指定报告期全市场,market.ft.tech)。用…»

A 股业绩大全技能集。覆盖业绩快报、业绩预告、现金流量表、利润表、资产负债表(单票历期与指定报告期全市场,market.ft.tech)。用户询问业绩快报、业绩预告、三表、单票或全市场某报告期时使用。

ClawHub Agent Skills автор: Shawn92 v1.0.0 MIT-0 23 файла тело ≈ 937 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Набор навыков по финансовой отчетности компаний Китая (A-shares).

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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.
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: 3. 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 description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 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 (FTShare-ashare-performance-data) не совпадает с папкой (ftshare-performance-data)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 17
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 937 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

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)
  • +3Длина description 100: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill appears to be a straightforward financial-data lookup tool that runs bundled Python scripts to fetch disclosed market.ft.tech endpoints.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.