BC company-profiling-zhcn
На основе огромных фармацевтических данных точно и эффективно извлекает и анализирует информацию, предоставляя пользователям профессиональные профили компаний и рекомендации по инвестициям/сотрудничеству. Этот навык следует вызывать, когда пользователь запрашивает информацию о фармацевтической компании, включая следующее: 1. Обзор компании 2. Анализ истории финансирования компании 3. Анализ пайплайна компании 4. Анализ сделок компании по лекарствам 5. Важные патентные стратегии компании в конкретных областях Типичные запросы - Расскажи мне об Arrowhead Pharmaceuticals - Каков пайплайн исследований и разработок BioNTech? - Проанализируй патентные стратегии Roche в области технологии малых интерферирующих РНК - Какие сделки по слияниям и поглощениям заключила Pfizer за последние два года? - Расскажи мне об истории финансирования Moderna
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于海量制药数据，精准高效地提取和分析情报，为用户提供专业的公司画像及投资/合作建议。 当用户询问某制药公司情况时应调用本技能，涉及以下内…»
基于海量制药数据，精准高效地提取和分析情报，为用户提供专业的公司画像及投资/合作建议。 当用户询问某制药公司情况时应调用本技能，涉及以下内容： 1、公司概况 2、公司融资历史分析 3、公司管线分析 4、公司药物交易分析 5、公司在特定领域的重要专利布局 典型查询 - 给我介绍一下 Arrowhead Pharmaceuticals - BioNTech 的研发管线是什么？ - 分析罗氏在小核酸技术领域的专利布局 - 辉瑞过去两年做了哪些 BD 交易？ - 告诉我 Moderna 的融资历史
На основе огромных фармацевтических данных точно и эффективно извлекает и анализирует информацию, предоставляя пользователям профессиональные профили компаний…
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: 2. 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") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "copyright"
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: 39
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1513 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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 249 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 24 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.