SKILLEMALL.ai

BD 企业价值全面分析(价值投资进阶版)

Включает модули: отраслевой цикл, бизнес-модель, динамика защитного рва, структура бизнеса, сравнение с конкурентами (≥3 компаний), финансовые тренды за последние 5 лет, финансовый стиль, управление руководством, распределение капитала, потенциал реинвестирования, абсолютная оценка (DCF), проверка ловушек оценки, катализаторы, запас прочности, ключевые риски, сценарная вероятностная оценка и т. д. Требует данных из последней годовой и квартальной отчетности, множество графиков, вывод HTML-отчета.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«涵盖行业周期、商业模式、护城河动态、业务结构、同业对比(≥3家)、近5年财务趋势、财务风格、管理层治理、资本配置、再投资潜力、绝对估值(DC…»

涵盖行业周期、商业模式、护城河动态、业务结构、同业对比(≥3家)、近5年财务趋势、财务风格、管理层治理、资本配置、再投资潜力、绝对估值(DCF)、估值陷阱检查、催化剂、安全边际、核心风险、情景概率化等模块,要求最新年报季报数据,多图表可视化,输出HTML报告。

ClawHub Agent Skills автор: xiangbow2004 v0.1.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 303 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Включает модули: отраслевой цикл, бизнес-модель, динамика защитного рва, структура бизнеса, сравнение с конкурентами (≥3 компаний), финансовые тренды за…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип 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
D
49/100
Процесс не доведён
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 name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (企业价值全面分析(价值投资进阶版)) не совпадает с папкой (my-skill-hub)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 117
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1303 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 18. 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 130 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 117 пунктов

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed investment-research reporting skill made only of Markdown instructions, with no executable code, credentials, persistence, or hidden data handling.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 июн. 2026 г.