AC stock-screener
Комплексный навык скрининга и анализа акций роста. Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь спрашивает об акциях роста, скрининге акций, анализе акций, инвестиционных возможностях, выборе акций, рыночных тенденциях, влияющих на акции, ротации секторов, анализе прибыли, анализе роста выручки или фундаментальной оценке акций. Также активируется, когда пользователь упоминает такие термины, как "компании с высоким ростом", "мультибаггеры", "импульсные акции", "рост прибыли", "ускорение выручки", "расширение TAM", "долгосрочные тенденции", "список наблюдения за акциями", "идеи для портфеля" или задает вопросы вроде "на какие акции мне обратить внимание", "найди мне возможности для роста", "какие компании выигрывают от ИИ/облака/электромобилей" или "проанализируй потенциал роста этой акции". Этот навык сочетает количественный финансовый скрининг с качественным анализом тенденций для предоставления институциональных исследований акций роста.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A comprehensive growth stock screening and analysis skill. Use this sk…»
A comprehensive growth stock screening and analysis skill. Use this skill whenever the user asks about growth stocks, stock screening, equity analysis, investment opportunities, stock picks, market trends affecting equities, sector rotation, earnings analysis, revenue growth analysis, or fundamental stock evaluation. Also trigger when the user mentions terms like "high-growth companies", "multibagger", "momentum stocks", "earnings growth", "revenue acceleration", "TAM expansion", "secular trends", "stock watchlist", "portfolio ideas", or asks questions like "what stocks should I look at", "find me growth opportunities", "which companies are benefiting from AI/cloud/EVs", or "analyze this stock's growth potential". This skill combines quantitative financial screening with qualitative trend analysis to deliver institutional-grade growth stock research.
Комплексный навык скрининга и анализа акций роста.
Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск
Как улучшить
- 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
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (stock-screener) не совпадает с папкой (stock-screener-growth)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
- 100Шаги. Шагов: 142
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3561 токенов
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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 862: рекомендуется 120–800 символов
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 13 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Структура: 27 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 142 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.