SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC funding-digest

Сгенерируйте отполированный одностраничный слайд PowerPoint с кратким изложением ключевых выводов недавних раундов финансирования и заметной активности на рынках капитала в интересующих пользователя секторах или компаниях. Используйте этот навык, когда пользователь запрашивает сводку потока сделок, еженедельный обзор, дайджест финансирования, сводку транзакций или брифинг по рынкам капитала. Активируется по запросам: «дайджест потока сделок», «еженедельный обзор финансирования», «сводка сделок», «сводка транзакций за неделю», «что произошло в [секторе] на этой неделе», «обновление по рынкам капитала» или любой запрос на компиляцию недавней активности по финансированию в брифинговый слайд. Создает профессиональный одностраничный PPTX с ключевыми выводами, данными об оценке и ссылками на сделки Capital IQ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate a polished one-page PowerPoint slide summarizing key takeaway…»

Generate a polished one-page PowerPoint slide summarizing key takeaways from recent funding rounds and notable capital markets activity across a user's watched sectors or companies. Use this skill when the user asks for a deal flow summary, weekly recap, funding digest, transaction roundup, or capital markets briefing. Triggers on: 'deal flow digest', 'weekly funding recap', 'deal roundup', 'transaction summary this week', 'what happened in [sector] this week', 'capital markets update', or any request to compile recent funding activity into a briefing slide. Produces a professional single-slide PPTX with key takeaways, valuation data, and Capital IQ deal links.

w95/awesome-claude-corporate-skills Agent Skills автор: w95 MIT 3 файла тело ≈ 7 070 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 25 ч назад

Сгенерируйте отполированный одностраничный слайд PowerPoint с кратким изложением ключевых выводов недавних раундов финансирования и заметной активности на…

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ГенераторPowerPointТексты и документытип 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
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 2 местах: RA-Skills, RA-Skills

Как улучшить

  1. 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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7070 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 213): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (funding-digest) не совпадает с папкой (spglobal-funding-digest)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Шаги. Шагов: 127, расплывчатых формулировок: 4
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7070 токенов
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 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
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 669 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 31 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 127 пунктов
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.