SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC earnings-preview-single

Сгенерируйте краткий отчет объемом 4-5 страниц с предварительным анализом предстоящего отчета о прибылях и убытках для одной компании. Анализирует последнюю стенограмму отчета о прибылях и убытках, ландшафт конкурентов, оценку и недавние новости для создания профессионального HTML-отчета.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate a concise 4-5 page equity research earnings preview for a sin…»

Generate a concise 4-5 page equity research earnings preview for a single company. Analyzes the most recent earnings transcript, competitor landscape, valuation, and recent news to produce a professional HTML report.

w95/awesome-claude-corporate-skills Agent Skills автор: w95 MIT 3 файла тело ≈ 9 262 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 25 ч назад

Сгенерируйте краткий отчет объемом 4-5 страниц с предварительным анализом предстоящего отчета о прибылях и убытках для одной компании.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, согласованность, стоимость исполнения

ГенераторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
Согласованность вес 8
40
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.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token report-template.md:24
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/ch…@….1.0/dist/chartjs-plugin-annotation.min.js" integrity="sha3…ChN+uaTZ…KYp/SjBNPxa92+hM7EAY" cro
    в кавычках

Просканировано файлов: 3. 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 ≈ 9262 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 37, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (earnings-preview-single) не совпадает с папкой (spglobal-earnings-preview)
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 9262 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 85Шаги. Шагов: 154, расплывчатых формулировок: 3
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 216 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 154 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.