SKILLEMALL.ai

BC a-share-meeting-preparer

Помощник по подготовке к встречам с клиентами A-акций. Для охваченных/потенциальных клиентов в сценариях инвесторских встреч, исследовательских визитов, роуд-шоу, обратных роуд-шоу и т. д. автоматически собирает информацию о компании, последние новости, конкурентную среду в отрасли, ключевые финансовые показатели, изменения в позициях институциональных инвесторов, а также генерирует персонализированную повестку дня встречи и ключевые тезисы для обсуждения, помогая профессиональным инвесторам полностью понять контекст клиента перед встречей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A股客户会前准备助手。针对已覆盖/潜在客户的投资者会议、调研拜访、路演、 反向路演等场景,自动整理公司概况、近期动态、行业竞争格局、财务关键…»

A股客户会前准备助手。针对已覆盖/潜在客户的投资者会议、调研拜访、路演、 反向路演等场景,自动整理公司概况、近期动态、行业竞争格局、财务关键指标、 机构持仓变化,并生成个性化会议议程与谈论要点,助力专业投资者在会议前 全面掌握客户背景。

ClawHub Agent Skills автор: yinfeihaaaaaaaaaaa v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 910 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помощник по подготовке к встречам с клиентами A-акций.

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

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
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

  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")
  • 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: 63
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 910 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 118: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a coherent A-share meeting-briefing helper with some activation and sharing caveats, but no hidden code, persistence, or unsafe install behavior was found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.