BC ai-report-free
AI Financial Report Analysis — это профессиональный инструмент для анализа отчетов, обеспечивающий полную автоматизированную обработку. Основные функции включают: высокий порог входа в финансовый анализ. AI Financial Report Analysis — сводка F-score + предупреждение о рисках, повышение эффективности финансового анализа в 3 раза. Высокий порог входа в финансовый анализ. Встроенный механизм обработки ошибок и проверка параметров. Поддерживает ввод и вывод на китайском и английском языках. Предоставляет стандартизированный формат возврата. Подходит для различных сценариев бизнеса. Может быть напрямую интегрирован в существующие рабочие процессы. Снижает затраты на ручные операции. Предоставляет подробные примеры использования и документацию.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI财报分析是一个专业的ai report 2工具，提供完整的自动化处理能力。核心功能包括：财务分析专业门槛高。AI财报分析-F-score…»
AI财报分析是一个专业的ai report 2工具，提供完整的自动化处理能力。核心功能包括：财务分析专业门槛高。AI财报分析-F-score摘要+暴雷预警，财务分析场景效率提升3倍。财务分析专业门槛高。内置错误处理机制和参数验证。支持中英文输入输出。提供标准化的返回格式。适用于多种业务场景。可直接集成到现有工作流中。降低手动操作成本。提供详细的使用示例和文档。
AI Financial Report Analysis — это профессиональный инструмент для анализа отчетов, обеспечивающий полную автоматизированную обработку.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "edition" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "核心能力" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "适用场景" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "差异化" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "tools" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 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
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 105
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2476 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 20. 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 181 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 60 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 105 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.