SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC a-share-earnings-reviewer

Помощник по обзору финансовых отчетов A-акций. Анализирует квартальные/полугодовые/годовые отчеты охваченных публичных компаний, читает файлы финансовых отчетов и стенограммы телефонных конференций, обновляет финансовые модели и отмечает ключевые изменения, связанные с инвестиционной логикой, выдает отчет об обновлении финансовых отчетов институционального уровня в течение 24-48 часов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A股财报审阅助手。对已覆盖的上市公司进行季报/半年报/年报分析， 读取财报文件与电话会议记录，更新财务模型并标记与投资逻辑相关的关键变化，…»

A股财报审阅助手。对已覆盖的上市公司进行季报/半年报/年报分析， 读取财报文件与电话会议记录，更新财务模型并标记与投资逻辑相关的关键变化， 24-48小时内输出机构级财报更新报告。

ClawHub Agent Skills автор: yinfeihaaaaaaaaaaa v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 059 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Помощник по обзору финансовых отчетов A-акций.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип 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
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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

    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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

    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: 64
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1059 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 90: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -214 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 64 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a finance research drafting skill with disclosed data-source use and no executable code or hidden persistence.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.