AB stock-deep-research
Проведите 5-мерный анализ публичной акции, сектора или небольшого портфеля — фундаментальные показатели и оценка из структурированного финансового API платформы, история цен и механические индикаторы из yfinance, документы из SEC EDGAR — и верните отчет с временной меткой, содержащий анализ с точки зрения бычьего / медвежьего / базового сценария, план наблюдения и журнал аудита каждого источника. Активируйте по запросу «глубокий анализ TIKER», «исследовать эту акцию», «анализ акций», «обзор сектора» или «обзор моего портфеля». Только образовательные исследования, не инвестиционные советы.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run a 5-dimension deep dive on a public stock, sector, or small portfo…»
Run a 5-dimension deep dive on a public stock, sector, or small portfolio — fundamentals and valuation from the platform's structured financial API, price history and mechanical indicators from yfinance, filings from SEC EDGAR — and hand back a period-stamped research note with bull / bear / base framing, a what-to-watch plan, and an audit log of every source. Trigger on "deep dive on TICKER", "research this stock", "stock analysis", "sector outlook", or "review my portfolio". Educational research only, not investment advice.
Проведите 5-мерный анализ публичной акции, сектора или небольшого портфеля — фундаментальные показатели и оценка из структурированного финансового API…
Как процесс B 79/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 6656 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 79/100
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6656 токенов
- 100Шаги. Шагов: 74
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее
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)
- -5В тексте остались TODO / заглушки
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 531 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 74 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.