SKILLEMALL.ai

BC pozzzi-cfo-analyze

噗滋 (pozzzi) менеджер отчетов — загрузите 1-6 отчетов Excel/WPS/DingTalk/Tencent Docs/CSV + задайте бизнес-вопрос на китайском языке, чтобы получить четырехчастный вывод: «ключевые выводы + атрибуция данных + рекомендации по принятию решений + код диаграммы». Соответствует 30 аналитическим фреймворкам (финансы/операции/продажи/HR), с трехуровневой достоверностью + активный отказ при недостатке данных. Разработан для лиц, принимающих решения в китайских малых и средних предприятиях, без формул, только бизнес.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«噗滋(pozzzi)报表官 - 上传 1-6 份 Excel/WPS/钉钉/腾讯文档/CSV 报表 + 用中文提业务问题,获得「核心结论 +…»

噗滋(pozzzi)报表官 - 上传 1-6 份 Excel/WPS/钉钉/腾讯文档/CSV 报表 + 用中文提业务问题,获得「核心结论 + 数据归因 + 决策建议 + 图表代码」四段式输出。匹配 30 个分析框架(财务/运营/销售/HR),带三级置信度 + 数据不足主动拒答。专为中国中小企业决策层设计,不讲公式只讲业务。

ClawHub Agent Skills автор: aikawa v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 417 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

噗滋 (pozzzi) менеджер отчетов — загрузите 1-6 отчетов Excel/WPS/DingTalk/Tencent Docs/CSV + задайте бизнес-вопрос на китайском языке, чтобы получить…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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.
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: 2. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 417 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 162 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed business spreadsheet analysis skill that sends user-provided files to a backend API, with no evidence of hidden installation, persistence, or unrelated behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.