AC stock-valuation
Генерация подробных отчетов об оценке компаний в формате HTML/PDF. Используйте, когда пользователь запрашивает оценку акций, анализ компании, инвестиционную идею или глубокое погружение в тикер. Конвейер: (1) run_pipeline.py собирает все количественные данные параллельно, (2) агент выполняет веб-исследование для Seeking Alpha, X/Twitter, рекомендаций аналитиков, структуры выручки, катализаторов/рисков, (3) generate_report.py создает отполированный HTML в светлой теме со встроенными графиками, умными выносками и подробной структурой оценки. НЕ для быстрой проверки цен, ежедневных оповещений списка наблюдения или сигналов торговли в реальном времени.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate comprehensive company valuation reports as polished HTML/PDF.…»
Generate comprehensive company valuation reports as polished HTML/PDF. Use when user asks for stock valuation, company analysis, investment thesis, or deep-dive on a ticker. Pipeline: (1) run_pipeline.py collects all quantitative data in parallel, (2) agent does web research for Seeking Alpha, X/Twitter, analyst PTs, revenue composition, catalysts/risks, (3) generate_report.py produces polished light-theme HTML with embedded charts, smart callouts, and detailed valuation framework. NOT for quick price checks, daily watchlist alerts, or real-time trading signals.
Генерация подробных отчетов об оценке компаний в формате HTML/PDF.
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 25
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1476 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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -31 из 13 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 568 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.