SKILLEMALL.ai

BC cuecue-deep-research

Профессиональный инструмент для глубоких финансовых исследований. Используйте, когда пользователю требуется информация о рыночной конъюнктуре, тенденциях в отрасли, фундаментальных показателях компаний, влиянии политики, действиях конкурентов, геополитических рисках или любом финансовом анализе, требующем поддержки данных. Предоставляет структурированные, основанные на данных профессиональные исследовательские отчеты, подходящие для принятия инвестиционных решений, стратегического планирования и анализа рынка.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«专业金融深度研究工具。当用户需要了解市场行情、行业趋势、公司基本面、政策影响、竞品动态、地缘政治风险或任何需要数据支撑的金融分析时,应主动调…»

专业金融深度研究工具。当用户需要了解市场行情、行业趋势、公司基本面、政策影响、竞品动态、地缘政治风险或任何需要数据支撑的金融分析时,应主动调用此技能。输出结构化、数据驱动的专业研究报告,适用于投资决策、战略规划和市场洞察等场景。

ClawHub Agent Skills автор: Chris v1.1.3 MIT-0 3 файла тело ≈ 493 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Профессиональный инструмент для глубоких финансовых исследований.

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
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
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: 3. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "keywords"

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 493 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Ответ описан самодельной разметкой (6 тегов): типизированный вызов надёжнее

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)
  • +3Длина description 114: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This financial research skill is coherent, but it can broadly route user finance questions to an external CLI that uses an API key, runs in the background, and writes persistent reports without enough user gating.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: benign · 10 сент. 2026 г.