SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF revelata-deepkpi

Исследование финансовых и операционных KPI для публичных компаний США с использованием Revelata deepKPI. Извлекает метрики SEC (10-K/10-Q/8-K): сегменты, KPI по единицам (магазины, сопоставимые продажи, ARPU, пользователи), финансовые отчеты, денежные потоки; разметка файлов и прямые цитаты через retrieve-sec-filing; подразумеваемые показатели за 4 квартал/на единицу, сезонность, Excel. Для "pull data", исторических данных, "find the KPI", сезонности, .xlsx, выдержек из документов. Также: analyst-report-pressure-test (PDF от аналитика против HTML SEC); peer-benchmark (конкуренты, сопоставимые продажи, бенчмарк, похожие компании — операционные, вертикальные); idea-generation-survey ("во что мне инвестировать?", новые идеи, интересные компании — без тикера); company-summary-segments (чем занимаются компании, сегменты, тематическое исследование). OpenClaw: deepkpi-api.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Financial and operational KPI research for US public companies using R…»

Financial and operational KPI research for US public companies using Revelata deepKPI. Pulls SEC metrics (10-K/10-Q/8-K): segments, unit KPIs (stores, comps, ARPU, users), statements, cash flow; filing markdown and verbatim quotes via retrieve-sec-filing; implied Q4/per-unit, seasonality, Excel. For "pull data", historicals, "find the KPI", seasonality, .xlsx, filing excerpts. Also: analyst-report-pressure-test (analyst PDF vs SEC HTML); peer-benchmark (peers, comps, benchmark, similar companies—operating, vertical-first); idea-generation-survey ("what should I invest in?", new ideas, interesting companies—no ticker); company-summary-segments (what cos do, segments, thematic discovery). OpenClaw: deepkpi-api.

ClawHub Agent Skills автор: sjt-at-revelata v1.0.21 MIT-0 17 файлов тело ≈ 2 131 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Исследование финансовых и операционных KPI для публичных компаний США с использованием Revelata deepKPI.

Как процесс F 40/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/html-template.md, references/chart-patterns.md, references/sector-kpi-map.md

ИнтеграцияExcelДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
57
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
40/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/html-template.md, references/chart-patterns.md, references/sector-kpi-map.md
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. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. 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: 17. 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 missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/html-template.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/chart-patterns.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/sector-kpi-map.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 40/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/html-template.md, references/chart-patterns.md, references/sector-kpi-map.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): references/html-template.md, references/chart-patterns.md, references/sector-kpi-map.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 43Шаги. Шагов: 2, расплывчатых формулировок: 3
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2131 токенов
  • 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 718 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 57.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed finance research skill that uses Revelata deepKPI APIs and can create report files, with no evidence of hidden, destructive, or unrelated behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.