SKILLEMALL.ai

BC investment-project-assessment

Систематически оценивает, стоит ли привлекать компанию или проект для инвестиций, подходит ли он для реализации, какую ценность он принесет региону после реализации, и на какие риски следует обратить особое внимание в процессе продвижения, исходя из ключевых аспектов, таких как отраслевая принадлежность, объем инвестиций, условия реализации, потенциал стимулирования отрасли, потенциал экономического вклада, региональная совместимость, инвестиционная целесообразность и ограничения рисков. Этот навык в основном решает ключевые вопросы: «Стоит ли привлекать этот проект, можно ли его реализовать, какова его ценность после реализации, стимулирует ли он отрасль, целесообразны ли инвестиции, как правительству следует его продвигать?». Активируется, когда пользователю необходимо оценить инвестиционный проект, отобрать потенциальных инвесторов, определить инвестиционную ценность проекта, проанализировать его стимулирующее влияние на отрасль, предоставить материалы для принятия решения о привлечении инвестиций, сравнить приоритеты нескольких инвестиционных проектов, определить степень готовности условий для реализации проекта, сформировать отчет об оценке инвестиционного проекта.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«围绕目标企业或招商项目的产业属性、投资规模、落地条件、产业带动能力、经济贡献潜力、 区域匹配度、投资可行性及风险约束等核心维度,系统评估该企…»

围绕目标企业或招商项目的产业属性、投资规模、落地条件、产业带动能力、经济贡献潜力、 区域匹配度、投资可行性及风险约束等核心维度,系统评估该企业或项目是否值得招引、是否适合落地、 落地后能为区域带来什么价值,以及推进过程中需要重点关注哪些风险。本技能核心解决"这个项目值不值得招、 能不能落、落地价值有多大、对产业有没有带动、投资是否可行、政府应如何推进"等核心问题。 当用户需要评估招商项目、筛选招商线索、判断项目投资价值、分析项目产业带动能力、 为招商项目上会决策提供材料、对比多个招商项目优先级、判断项目落地条件成熟度、 形成招商项目评估报告时,激活此技能。

ClawHub Agent Skills автор: 撼地数科 v1.0.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 471 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 24 ч назад

Систематически оценивает, стоит ли привлекать компанию или проект для инвестиций, подходит ли он для реализации, какую ценность он принесет региону после…

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

Анализатортип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "parameters"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"

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. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 229
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1471 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 15. 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 281 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 56 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 229 пунктов
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a markdown-only investment project assessment skill with disclosed research use and no hidden execution behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 14 июл. 2026 г.