SKILLEMALL.ai

BD rd-cost

Профессиональный навык для оценки расходов на НИОКР, расчета бюджета НИОКР и анализа затрат на НИОКР. Обязательно используйте этот навык, когда пользователю необходимо провести оценку расходов на НИОКР, составить бюджет НИОКР, рассчитать затраты на проект, проанализировать рентабельность инвестиций в НИОКР, провести анализ осуществимости проектов НИОКР. Применяется для отделов НИОКР, финансовых отделов, команд управления проектами предприятий для контроля затрат на НИОКР и планирования бюджета. Поддерживает оценку затрат и расчет бюджета для различных проектов, таких как разработка программного обеспечения, аппаратных средств, ИИ-алгоритмов, технологических процессов. Вывод соответствует требованиям соответствия для признания высокотехнологичной компанией и дополнительного вычета расходов на НИОКР.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«研发费用评估、研发预算测算、项目研发成本分析的专业技能。 当用户需要进行研发费用评估、研发预算编制、项目成本测算、研发投资回报分析、研发项目…»

研发费用评估、研发预算测算、项目研发成本分析的专业技能。 当用户需要进行研发费用评估、研发预算编制、项目成本测算、研发投资回报分析、研发项目可行性分析时,务必使用此技能。 适用于企业研发部门、财务部门、项目管理团队进行研发成本控制和预算规划。 支持软件开发、硬件研发、AI算法研发、工艺技术研发等各类项目的成本评估和预算测算。 输出符合高新技术企业认定和研发费用加计扣除的合规要求。

ClawHub Agent Skills автор: yejinlei v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 218 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Профессиональный навык для оценки расходов на НИОКР, расчета бюджета НИОКР и анализа затрат на НИОКР.

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

ПроцедураДизайнтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
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: 2. 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 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 (rd-cost) не совпадает с папкой (rd-cost-skill)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 69
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1218 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 191 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 69 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a single-file Chinese R&D cost budgeting skill with no executable code, persistence, credential use, or hidden data flow.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.