BD us-stocks-analysis
Анализ акций США группой инвестиционных комитетов. Легендарные инвесторы независимо исследуют тезис, атакуют кейсы друг друга против общего реестра доказательств (настроения, «умные деньги», фундаментальные показатели SEC) и приходят к вердикту с зафиксированными разногласиями. Структурированные рубрики гарантируют, что каждое число имеет источник, по любой модели. Включает пять быстрых рабочих процессов обработки данных. Используйте для исследования акций, инвестиционных тезисов, бычьего против медвежьего кейса, комплексной проверки тикера, «стоит ли покупать эту акцию», глубокого анализа компании. Только для чтения. Без торговли, без покупок, без операций записи, без доступа к кошельку.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«US stocks analysis by an adversarial investment committee. Legendary-i…»
US stocks analysis by an adversarial investment committee. Legendary-investor personas independently research a thesis, attack each other's cases against a shared evidence ledger (sentiment, smart money, SEC fundamentals), and reconcile into a verdict with recorded dissents. Structured rubrics keep every number sourced, on any model. Includes five quick data workflows. Use for stock research, investment thesis, bull case vs bear case, due diligence on a ticker, should I buy this stock, deep dive on a company. Read-only. No trading, no purchases, no write operations, no wallet access.
Анализ акций США группой инвестиционных комитетов.
Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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 · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
низкая Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:67Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (документация security-скилла)curl -H "X-SentiSense-API-Key: $SENTISENSE_API_KEY" \
security-скилл -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenSKILL.md:171Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)2. For sectors with `weeklyChange > +5` or `< -5`: `GET /api/v1/insights/market`. **There is no ticker field on these rows.** Each item carries exactly `insightId`, `insightType`, `insightText`, `cate
в кавычках
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 17635 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "requires" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "primaryEnv"
Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100
- 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
- 10Стоимость исполнения. Тело инструкции 17635 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 37, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 71
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 17, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 590 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 46 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 71 пунктов
- +4Есть примеры (25 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.