SKILLEMALL.ai

AC financial-modeling

Создавайте и проверяйте финансовые модели, основанные на предположениях, юнит-экономику, ценообразование, сценарии привлечения средств и метрики SaaS-операций. Используйте при расчете CAC, LTV, срока окупаемости, runway, ARR, оттока, NDR, Rule of 40 или эффективности продаж; при моделировании доходов, расходов, денежных потоков, ценообразования, cap tables или финансирования. Не используйте этот навык для несвязанных запросов; направляйте к ближайшему назначенному специалисту.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build and review assumptions-led financial models, unit economics, pri…»

Build and review assumptions-led financial models, unit economics, pricing, fundraising scenarios, and SaaS operating metrics. Use when calculating CAC, LTV, payback, runway, ARR, churn, NDR, Rule of 40, or sales efficiency; when modeling revenue, costs, cash flow, pricing, cap tables, or financing. Do not use this skill for unrelated requests; route to the nearest named specialist.

magnus919/agent-skills Agent Skills автор: magnus919 MIT 15 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 224 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 26 ч назад

Создавайте и проверяйте финансовые модели, основанные на предположениях, юнит-экономику, ценообразование, сценарии привлечения средств и метрики SaaS-операций.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, отчётность по ходу

АнализаторФинансытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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: 14. 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 63/100

    • 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
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 85Шаги. Шагов: 18, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1224 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • medium Тестов 6, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»
    • 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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 385 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.