SKILLEMALL.ai

BC warren-buffett-investment

Анализ и применение инвестиционной логики и принципов Уоррена Баффетта. Включает ключевые концепции, такие как стоимостное инвестирование, анализ экономического рва, принцип круга компетенций, запас прочности. Сценарии использования: (1) анализ соответствия инвестиционных целей критериям Баффетта, (2) обобщение инвестиционной мудрости из протоколов собраний акционеров Berkshire, (3) применение инвестиционной логики Баффетта для принятия решений, (4) изучение и исследование методологии стоимостного инвестирования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«分析和应用沃伦·巴菲特的投资逻辑与原则。包含价值投资、护城河分析、能力圈原则、安全边际等核心概念。使用场景:(1) 分析投资标的是否符合巴菲…»

分析和应用沃伦·巴菲特的投资逻辑与原则。包含价值投资、护城河分析、能力圈原则、安全边际等核心概念。使用场景:(1) 分析投资标的是否符合巴菲特投资标准,(2) 总结伯克希尔股东大会纪要中的投资智慧,(3) 应用巴菲特投资逻辑进行决策,(4) 学习和研究价值投资方法论。

ClawHub Agent Skills автор: 军舰 v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 045 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Анализ и применение инвестиционной логики и принципов Уоррена Баффетта.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • 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-when description 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: 147
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1045 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

  • +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
  • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 134 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 40 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 147 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a read-only educational investing skill with no code execution or account access, though users should not treat it as personalized financial advice.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.