AC byted-data-search
Инструмент для запроса и анализа отраслевых данных. Подключается к различным соответствующим требованиям законодательства источникам открытых данных, поддерживает точное соответствие, нечеткий поиск, агрегированную статистику, группировку и сортировку. В настоящее время охватывает основную информацию о промышленных предприятиях, региональные показатели узлов производственной цепочки, информацию о предприятиях производственной цепочки, информацию, связанную с акциями A-класса, и большинство других сценариев. Полный список доступных источников данных и их структура полей должны динамически получаться через интерфейс describe_datasource. Этот навык должен активироваться, когда пользователь выражает любое намерение, связанное с запросом данных о предприятиях, компаниях, отраслях или производственных цепочках. Типичные сценарии включают, но не ограничиваются: - Запрос информации о регистрации предприятия (название, юридическое лицо, уставный капитал, дата основания, сфера деятельности, акционеры, история финансирования и т. д.) - Запрос фундаментальных показателей, информации о ценных бумагах, данных F10, информации об IPO, информации о дивидендах и выплатах, информации о руководстве публичных компаний A-класса - Запрос структуры производственной цепочки, включая предприятия-узлы, региональное распределение, статистику предприятий по различным теги (лидеры, высокотехнологичные, специализированные и новые, единороги, малые гиганты и т. д.) - Запрос региональных показателей производственной цепочки (выручка, активы, рентабельность, рентабельность собственного капитала, интеллектуальная собственность, данные о тендерах и т. д.) - Агрегированная статистика или групповой анализ по регионам, отраслям, тегам предприятий и другим измерениям - Когда пользователь упоминает «проверить компанию X», «помоги мне посмотреть это предприятие», «какие лидеры есть в отрасли X» и любые другие намерения, связанные с запросом общедоступных данных. Даже если невозможно определить, охватываются ли необходимые данные, следует сначала вызвать интерфейс списка источников данных, чтобы проверить их, и не следует отклонять или угадывать напрямую. Данные поступают из соответствующих общедоступных каналов и предназначены только для справки, не являясь основанием для принятия решений.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«行业数据查询与分析工具。接入多种合规公开数据源，支持精确匹配、模糊搜索、聚合统计、分组排序等查询方式。当前已覆盖工商企业基本信息、产业链节点…»
行业数据查询与分析工具。接入多种合规公开数据源，支持精确匹配、模糊搜索、聚合统计、分组排序等查询方式。当前已覆盖工商企业基本信息、产业链节点区域指标、产业链企业信息、A股相关信息以及其他等大部分场景。完整的可用数据源清单及其字段结构需通过 describe_datasource 接口动态获取。 当用户提出任何涉及企业、公司、行业或产业链的数据查询意图时，都应触发此 Skill。典型场景包括但不限于： - 查询某家公司的工商注册信息（名称、法人、注册资本、成立日期、经营范围、股东、融资历史等） - 查询 A 股上市公司基本面、证券信息、F10 数据、IPO 信息、分红派息、高管信息 - 查询某条产业链的结构，包括节点企业、区域分布、各类标签企业统计（龙头、高新、专精特新、独角兽、小巨人等） - 查询产业链区域指标（营收、资产、利润率、ROE、知识产权、招投标数据等） - 按地域、行业、企业标签等维度做聚合统计或分组分析 - 用户提到"查一下某某公司"、"帮我看看这家企业"、"xx产业有哪些龙头"等任何公开数据查询意图 即使无法确定所需数据是否已覆盖，也应先调用数据源列表接口探查，不可直接拒绝或猜测。数据来自合规公开渠道，结果仅供参考，不构成决策依据。
Инструмент для запроса и анализа отраслевых данных.
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: 6. 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: 19
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2336 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
- -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 534 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
- +4Есть примеры (14 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.