BC industry-research-analyst
Аналитик отраслевых исследований — навык структурированного глубокого отраслевого анализа. Введите название отрасли, звено производственно-сбытовой цепочки или тему исследования, чтобы получить подробный отраслевой отчет инвестиционного уровня. Охватывает шесть аспектов: обзор отрасли, анализ производственно-сбытовой цепочки, конкурентная среда, факторы роста, оценка рисков и инвестиционные рекомендации. Сценарии использования: (1) Анализ рыночного размера и логики роста отрасли. (2) Анализ взаимоотношений между звеньями производственно-сбытовой цепочки. (3) Сравнение конкурентной среды компаний в отрасли. (4) Оценка инвестиционных возможностей и рисков в отрасли. (5) Отслеживание отраслевой политики и технологических тенденций. Ключевые слова: отраслевой анализ, производственно-сбытовая цепочка, исследование отрасли, отраслевой отчет, анализ рынка, конкурентная среда, глубокий анализ отрасли, отраслевые исследования. Industry Research Analyst — structured deep industry research. Covers market sizing, value chain analysis, competitive landscape, growth drivers, risk assessment, and investment thesis.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«行业研究分析师 — 结构化深度行业研究skill。输入行业名称、产业链环节或研究课题，输出投行级别的行业深度研究报告。覆盖行业概览、产业链分…»
行业研究分析师 — 结构化深度行业研究skill。输入行业名称、产业链环节或研究课题，输出投行级别的行业深度研究报告。覆盖行业概览、产业链分析、竞争格局、驱动因素、风险评估、投资建议六大维度。适用场景：(1) 分析某个行业的市场规模和增长逻辑 (2) 梳理产业链上中下游关系 (3) 对比行业内公司竞争格局 (4) 评估行业投资机会和风险 (5) 追踪行业政策和技术趋势变化。触发词：行业分析、产业链、行业研究、行业报告、赛道分析、市场格局、竞争格局、行业深度、行研。Industry Research Analyst — structured deep industry research. Covers market sizing, value chain analysis, competitive landscape, growth drivers, risk assessment, and investment thesis.
Аналитик отраслевых исследований — навык структурированного глубокого отраслевого анализа.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription 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: 59
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 478 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
- +4Нет примеров входа/выхода
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 419 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 59 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.