SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB Fundraising Advisor

Профессиональный консультационный навык по привлечению средств для стартапов — оценка проектов на базе ИИ, генерация питч-деков, анализ оценки, подбор инвесторов и обработка PDF (финансовые отчеты, OCR, отчеты).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Professional fundraising advisory skill for startups - AI-powered proj…»

Professional fundraising advisory skill for startups - AI-powered project assessment, pitch deck generation, valuation analysis, investor matching, and PDF processing (financial statements, OCR, reports)

ClawHub Agent Skills автор: Justin Liu v1.0.0 61 файл тело ≈ 4 942 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Профессиональный консультационный навык по привлечению средств для стартапов — оценка проектов на базе ИИ, генерация питч-деков, анализ оценки, подбор…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск

АнализаторДанные и аналитикаФинансыИнфраструктуратип 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
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token examples/basic-usage.ts:237
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (значение-заглушка)
    async function exam…ons() {
    заглушка
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token examples/basic-usage.ts:279
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (значение-заглушка)
    await exam…ons();
    заглушка

Просканировано файлов: 61. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Fundraising Advisor) не совпадает с папкой (fundraising-advisor)
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4942 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 125
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • -216 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 203 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 32 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 125 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (23 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears to be a legitimate fundraising assistant, but it should be reviewed because it handles sensitive financial documents and can save generated reports locally by default with uneven disclosure.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.