SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD csmar-agent

Доступ к интерфейсам, связанным с финансовой отчетностью, предоставляемым компанией csmar. Используется, когда пользователь запрашивает информацию о финансовой отчетности компаний A-акций. Выходные данные не содержат итогового резюме. Активируется по ключевым словам: финансы, @csmar_agent, @csmar-agent.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«访问csmar公司提供的财报相关接口，当用户查询A股公司财报信息时使用，输出内容不添加最终总结文本,提示词财务,@csmar_agent,@…»

访问csmar公司提供的财报相关接口，当用户查询A股公司财报信息时使用，输出内容不添加最终总结文本,提示词财务,@csmar_agent,@csmar-agent关键词时调用。

ClawHub Agent Skills автор: xmpx8 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 185 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Доступ к интерфейсам, связанным с финансовой отчетностью, предоставляемым компанией csmar.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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 description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 7
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 185 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)
  • +3Длина description 88: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is a small financial-query wrapper, but it forwards user queries to an undisclosed plain-HTTP private-IP agent endpoint instead of a clearly documented CSMAR API.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.