AC tear-sheet
Генерирует профессиональные сводки по компаниям с использованием данных S&P Capital IQ через API Kensho MCP, готовый к использованию LLM. Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь запрашивает сводку, одностраничный профиль компании, профиль компании, информационный бюллетень, снимок компании или обзорный документ о компании — особенно когда упоминается конкретное название компании или тикер. Также активируйте, когда пользователи запрашивают краткие обзоры аналитики по акциям, профили компаний для слияний и поглощений, профили целевых компаний для корпоративного развития, документы для подготовки к встречам по продажам/развитию бизнеса или любую краткую финансовую сводку по одной компании. Этот навык поддерживает четыре типа аудитории: аналитика по акциям, инвестиционный банкинг/слияния и поглощения, корпоративное развитие и продажи/развитие бизнеса. Если пользователь не указывает аудиторию, спросите. Работает как для публичных, так и для частных компаний.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate professional company tear sheets using S&P Capital IQ data vi…»
Generate professional company tear sheets using S&P Capital IQ data via the Kensho LLM-ready API MCP server. Use this skill whenever the user asks for a tear sheet, company one-pager, company profile, fact sheet, company snapshot, or company overview document — especially when they mention a specific company name or ticker. Also trigger when users ask for equity research summaries, M&A company profiles, corporate development target profiles, sales/BD meeting prep documents, or any concise single-company financial summary. This skill supports four audience types: equity research, investment banking/M&A, corporate development, and sales/business development. If the user doesn't specify an audience, ask. Works for both public and private companies.
Генерирует профессиональные сводки по компаниям с использованием данных S&P Capital IQ через API Kensho MCP, готовый к использованию LLM.
Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность
Такой же скилл встречается ещё в 2 местах: RA-Skills, RA-Skills
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 7566 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 16, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (tear-sheet) не совпадает с папкой (spglobal-tear-sheet)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7566 токенов
- 85Шаги. Шагов: 105, расплывчатых формулировок: 2
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 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 755 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 105 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.