AC bigdata-skill
Извлекает финансовые и новостные данные Bigdata.com (RavenPack) через официальный SDK `bigdata-client` и REST-конечные точки `/v1/*` — структурированные финансовые показатели, цены, оценки аналитиков, ежедневные серии сущностных настроений, аннотированный поиск по фрагментам, скринер — когда Bigdata MCP возвращает только предварительно синтезированные отчеты, но вам нужна машиночитаемая основа. Используйте, когда пользователь упоминает Bigdata.com, RavenPack, ключ `bd_v2_`, Bigdata MCP, rp_entity_id, стоимость фрагмента/единицы запроса или хочет получить структурированные финансовые показатели, фундаментальные данные, цены, настроения или аннотированные новости.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Pull Bigdata.com (RavenPack) financial and news data via the official…»
Pull Bigdata.com (RavenPack) financial and news data via the official `bigdata-client` SDK and `/v1/*` REST endpoints — structured financials, prices, analyst estimates, daily entity-sentiment series, annotated chunk search, screener — when the Bigdata MCP returns only pre-synthesized tearsheets but you need the machine-readable substrate. Use when the user mentions Bigdata.com, RavenPack, a `bd_v2_` key, the bigdata MCP, rp_entity_id, chunk/query_unit cost, or wants structured financials, fundamentals, prices, sentiment, or annotated news.
Извлекает финансовые и новостные данные Bigdata.com (RavenPack) через официальный SDK bigdata-client и REST-конечные точки /v1/ — структурированные финансовые…
Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, 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: 13. 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 54/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 20
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3614 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Скилл сам сортирует и ранжирует выдачу: это работа системы на той стороне, а не модели
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 546 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.