AC stock-ontology
Граф знаний компании для ИИ-агентов: определяет людей и продукты, стоящие за тикером, находит любого отслеживаемого руководителя, продукт, организацию или тему по имени и читает их оценку SentiSense за тот же период. Используется для определения того, кто движет этой акцией, настроения генерального директора, настроения руководителя, настроения продукта по отношению к материнской компании, API связанных сущностей, разрешения сущностей, онтологии акций, графа знаний компании. Каждый вызов в этом навыке работает с бесплатным ключом. Только для чтения. Без торговли, без покупок, без операций записи, без доступа к кошельку.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Company knowledge graph for AI agents: resolve the people and products…»
Company knowledge graph for AI agents: resolve the people and products behind a ticker, find any tracked executive, product, organization or topic by name, and read each one's SentiSense Score over the same window. Use for who moves this stock, CEO sentiment, executive sentiment, product sentiment versus the parent company, related entities API, entity resolution, stock ontology, company knowledge graph. Every call in this skill works on a free key. Read-only. No trading, no purchases, no write operations, no wallet access.
Граф знаний компании для ИИ-агентов: определяет людей и продукты, стоящие за тикером, находит любого отслеживаемого руководителя, продукт, организацию или…
Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу
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
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "requires" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "primaryEnv"
Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4718 токенов
- 85Шаги. Шагов: 32, расплывчатых формулировок: 2
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 529 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
- +4Есть примеры (14 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.