AB actuarial-risk-modeling
Используйте при анализе, выборе, проверке или передаче моделей для страхования, актуарных расчетов, финансовых рисков или других значимых неопределенных исходов. Охватывает регрессию, обобщенные линейные модели, частоту-тяжесть, панельные и продольные данные, выживаемость, временные ряды, доверие, резервирование, риск хвоста, калибровку и управление моделями. Не используйте для общего прогнозирования программного обеспечения, обычных финансовых моделей SaaS или для предоставления актуарных, инвестиционных, юридических или нормативных консультаций без соответствующей проверки специалистом.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when analyzing, selecting, validating, or communicating models for…»
Use when analyzing, selecting, validating, or communicating models for insurance, actuarial, financial-risk, or other consequential uncertain outcomes. Covers regression, generalized linear models, frequency-severity, panel and longitudinal data, survival, time series, credibility, reserving, tail risk, calibration, and model governance. Do not use for generic software forecasting, ordinary SaaS financial models, or credentialed actuarial, investment, legal, or regulatory advice without the relevant specialist review.
Используйте при анализе, выборе, проверке или передаче моделей для страхования, актуарных расчетов, финансовых рисков или других значимых неопределенных…
Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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: 15. 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 65/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 36
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3019 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Среди тестов нет случая на инъекцию через данные
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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 523 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
- +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.