BB dcf-model
Создание реальной модели DCF (дисконтированных денежных потоков) для оценки акций. Извлекает финансовые данные из отчетов SEC и отчетов аналитиков, строит комплексные прогнозы денежных потоков с надлежащими расчетами WACC, выполняет анализ чувствительности и выводит профессиональные модели Excel с резюме для руководства. Используйте, когда пользователям необходимо оценить компанию с использованием методологии DCF, запросить анализ внутренней стоимости или запросить детальное финансовое моделирование с прогнозами роста и расчетом терминальной стоимости.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Real DCF (Discounted Cash Flow) model creation for equity valuation. R…»
Real DCF (Discounted Cash Flow) model creation for equity valuation. Retrieves financial data from SEC filings and analyst reports, builds comprehensive cash flow projections with proper WACC calculations, performs sensitivity analysis, and outputs professional Excel models with executive summaries. Use when users need to value a company using DCF methodology, request intrinsic value analysis, or ask for detailed financial modeling with growth projections and terminal value calculations.
Создание реальной модели DCF (дисконтированных денежных потоков) для оценки акций.
Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: стоимость исполнения, отчётность по ходу
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 10995 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 10995 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Шаги. Шагов: 330, расплывчатых формулировок: 8
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- low Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (5 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
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- -5В тексте остались TODO / заглушки
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 492 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 67 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 330 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (34 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.