BC ashare-financial-report-analysis
Система структурированного разбора финансовых отчетов публичных компаний А-акций. На основе 16 фиксированных шаблонов выполняет извлечение первичных данных из квартальных/годовых отчетов, самопроверку и структурированный анализ, сравнимый по кварталам. Приоритет источников данных совпадает с racing-quant-ai (Tushare > akshare > baostock > 东方财富API). Триггерные слова: 财报拆解, 财报分析, 季报分析, 年报分析, 财报拆解模板, earnings report, 财报解读.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A股上市公司财报结构化拆解系统。基于16节固定模板，对季报/年报进行一手数据提取、自算核验、跨季度可比的结构化分析。数据源优先级与racin…»
A股上市公司财报结构化拆解系统。基于16节固定模板，对季报/年报进行一手数据提取、自算核验、跨季度可比的结构化分析。数据源优先级与racing-quant-ai一致（Tushare > akshare > baostock > 东方财富API）。触发词：财报拆解，财报分析，季报分析，年报分析，财报拆解模板，earnings report，财报解读。
Система структурированного разбора финансовых отчетов публичных компаний А-акций.
Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenSKILL.md:45Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (строка таблицы в документации)| 前十大股东 | `mcp_…ers` | ts_code, period | 持股数/比例/变动 |
таблица -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenSKILL.md:46Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (строка таблицы в документации)| 前十大流通股东 | `mcp_…ers` | ts_code, period | 流通股持仓 |
таблица
Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
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
- 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
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4151 токенов
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 72
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 16. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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
- -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 175 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 37 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 72 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.