SKILLEMALL.ai

BF fsi-comps-analysis

Создание сопоставимых отраслевых анализов институционального уровня с операционными показателями, мультипликаторами оценки и статистическим бенчмаркингом в формате Excel/таблиц. **Идеально подходит для:** - Оценки публичных компаний (слияния и поглощения, инвестиционный анализ) - Сравнения показателей с отраслевыми аналогами - Ценообразования IPO или раундов финансирования - Выявления выбросов в оценке (переоцененные/недооцененные) - Поддержки презентаций инвестиционных комитетов - Создания отчетов об обзоре секторов **Не подходит для:** - Частных компаний без сопоставимых публичных аналогов - Высоко диверсифицированных конгломератов - Компаний в состоянии банкротства/кризиса - Стартапов на стадии до получения дохода - Компаний с уникальными бизнес-моделями

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build institutional-grade comparable company analyses with operating m…»

Build institutional-grade comparable company analyses with operating metrics, valuation multiples, and statistical benchmarking in Excel/spreadsheet format. **Perfect for:** - Public company valuation (M&A, investment analysis) - Benchmarking performance vs. industry peers - Pricing IPOs or funding rounds - Identifying valuation outliers (over/under-valued) - Supporting investment committee presentations - Creating sector overview reports **Not ideal for:** - Private companies without comparable public peers - Highly diversified conglomerates - Distressed/bankrupt companies - Pre-revenue startups - Companies with unique business models

w95/awesome-claude-corporate-skills Agent Skills автор: w95 MIT 1 файл тело ≈ 6 517 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Создание сопоставимых отраслевых анализов институционального уровня с операционными показателями, мультипликаторами оценки и статистическим бенчмаркингом в…

Как процесс F 50/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/comps_example.xlsx

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
57
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
50/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/comps_example.xlsx
Инструменты и файлы вес 18
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  3. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6517 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/comps_example.xlsx

Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/comps_example.xlsx
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): examples/comps_example.xlsx
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (fsi-comps-analysis) не совпадает с папкой (comps-analysis)
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6517 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 200, расплывчатых формулировок: 2
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 18. 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)
  • -219 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 645 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 49 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 200 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 57.