AC historical-data-compare-claw
Сравнение исторических данных — фокусируется на анализе различий в данных, таких как месяц к месяцу, год к году и тренды. Активируется, когда пользователь предоставляет данные за два или более периодов (экспорт Excel/CSV/базы данных и т. д.) и запрашивает анализ год к году, месяц к месяцу, сравнение трендов, анализ различий, определение причин изменений, объяснение изменений KPI или вопросы типа "как по сравнению с прошлым месяцем?", "как по сравнению с прошлым годом?". Также применим для сравнения срезов данных по нескольким измерениям (разбивка различий по регионам, категориям, каналам и т. д.). Основная ценность: понимание трендов — просмотр исторических записей, чтобы четко сообщить лицам, принимающим решения, о текущих переменных. Ключевые слова: год к году, месяц к месяцу, тренд, сравнение, различие, изменение, рост/падение, увеличение/уменьшение, по сравнению с прошлым периодом, по сравнению с прошлым годом, period over period, YoY, MoM, QoQ, анализ год к году, анализ месяц к месяцу, анализ трендов, сравнение данных.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«历史数据比对虾 — 专注于环比、同比、趋势等数据差异分析。激活场景：当用户提供两期或多期历史数据（Excel/CSV/数据库导出等），要求进…»
历史数据比对虾 — 专注于环比、同比、趋势等数据差异分析。激活场景：当用户提供两期或多期历史数据（Excel/CSV/数据库导出等），要求进行同比分析、环比分析、趋势对比、差异排查、变动归因、KPI变动说明、或"和上个月比怎么样"、"今年比去年如何"等数据对比类问题时触发。也适用于多维度数据切片对比（按区域、品类、渠道等维度拆解差异）。核心价值：趋势洞察——翻阅历史记录，清晰告诉决策者当下的变量。触发关键词：同比、环比、趋势、对比、差异、变动、变化、涨跌、增减、和上期比、和去年同期比、period over period、YoY、MoM、QoQ、同比分析、环比分析、趋势分析、数据对比。
Сравнение исторических данных — фокусируется на анализе различий в данных, таких как месяц к месяцу, год к году и тренды.
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: 4. 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")
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. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 25
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 554 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 296 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.