SKILLEMALL.ai

BD financial-statement-normalization

Преобразует финансовую отчетность в числа, готовые для оценки — капитализирует НИОКР как исследовательский актив, капитализирует операционную аренду как долг, исключает разовые статьи, нормализует циклические или минимальные прибыли, рассчитывает FCFF и FCFE, а также рассчитывает инвестированный капитал, ROIC, добавленную экономическую стоимость и пакет диагностических коэффициентов. Используйте при очистке EBIT перед DCF, капитализации исследований или аренды, определении того, является ли резерв на реструктуризацию действительно одноразовой статьей, расчете свободного денежного потока для фирмы или собственного капитала, измерении рентабельности инвестированного капитала, нормализации прибыли для циклической или сырьевой компании или при построении операционного дохода и базы капитала за базовый год, которые потребляет модель оценки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Converts reported financial statements into valuation-ready numbers —…»

Converts reported financial statements into valuation-ready numbers — capitalizes R&D into a research asset, capitalizes operating leases into debt, strips one-time items, normalizes cyclical or trough earnings, derives FCFF and FCFE, and computes invested capital, ROIC, economic value added and the diagnostic ratio pack. Use when cleaning up EBIT before a DCF, capitalizing research or leases, deciding whether a restructuring charge is really non-recurring, computing free cash flow to the firm or to equity, measuring return on invested capital, normalizing earnings for a cyclical or commodity company, or building the base-year operating income and capital base that a valuation model consumes.

lyndonkl/claude Agent Skills автор: lyndonkl 2 файла · 1 скрипт тело ≈ 6 323 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 16 ч назад

Преобразует финансовую отчетность в числа, готовые для оценки — капитализирует НИОКР как исследовательский актив, капитализирует операционную аренду как долг…

Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторДанные и аналитикаФинансытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
42/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6323 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 196): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 18, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6323 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 701 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.