SKILLEMALL.ai

BD credit-lgd-model

Создает и обучает модель машинного обучения LGD (Loss Given Default — убытки при дефолте), поддерживая количественную оценку и прогнозирование кредитного риска на основе исторических данных о дефолтах.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«构建并训练 LGD(违约损失率)机器学习模型,支持基于历史违约数据的信用风险量化评估与预测。…»

构建并训练 LGD(违约损失率)机器学习模型,支持基于历史违约数据的信用风险量化评估与预测。

ClawHub Agent Skills автор: Tang Weigang v0.3.3 MIT-0 15 файлов тело ≈ 881 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Создает и обучает модель машинного обучения LGD (Loss Given Default — убытки при дефолте), поддерживая количественную оценку и прогнозирование кредитного…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
91
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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 · 9

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 9
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/ANTI_PATTERNS.md:51
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    ## fina…rix (4)
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/seed.yaml:192
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    project_source: fina…rix
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/seed.yaml:206
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    project_source: fina…rix
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/seed.yaml:219
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    project_source: fina…rix
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/seed.yaml:232
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    project_source: fina…rix
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/seed.yaml:259
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    source_project: fina…ard, fina…rix
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/WISDOM.md:16
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    **From**: fina…ard, fina…rix · **Applicable to**: credit-risk
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/WISDOM.md:26
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    **From**: fina…ard, fina…rix · **Applicable to**: credit-risk
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/WISDOM.md:36
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    **From**: fina…ard, fina…rix · **Applicable to**: credit-risk

Просканировано файлов: 15. 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")

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), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 881 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 46: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is labeled as an LGD credit-risk model, but its artifacts mainly guide quant trading, backtesting, broker/data-provider use, installs, and persistent local outputs, so it needs review before installation.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.