BD a-stock-individual-analysis
Глубокий анализ отдельных акций A-акций — пятимодульная структура (фундаментальные показатели/тренды цены и объема/логика сушеницы/недавние новости/комплексное резюме). На основе реальных данных из пакета инструментов a-stock-data, охватывает видимость заказов, направление валовой прибыли, соответствие денежных потоков, движущие силы расширения производственных мощностей, PE/PEG/EPS, средние скользящие цены и объемы, основные фонды, технические барьеры, позиционирование в отрасли, суждения о спросе и предложении, недавние новости и отчеты, предупреждения о снятии ограничений и другие аспекты. Применяется для глубокого анализа отдельных акций, оценки стоимости, определения точек покупки и продажи. Активируется при упоминании "анализ отдельных акций", "глубокий анализ", "оценка стоимости", "сушеница", "serenity", "отчет по отдельным акциям".
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A股个股深度分析 — 五模块框架（基本面/趋势量价/紫苏叶逻辑/近期消息/综合总结）。基于a-stock-data工具包的真实数据，覆盖订单…»
A股个股深度分析 — 五模块框架（基本面/趋势量价/紫苏叶逻辑/近期消息/综合总结）。基于a-stock-data工具包的真实数据，覆盖订单可见度、毛利率方向、现金流匹配度、产能扩张动因、PE/PEG/EPS、均线量价、主力资金、技术壁垒、行业卡位、供需研判、近期新闻研报、解禁预警等维度。适用于个股深度研判、估值分析、买卖点判断。涉及"分析个股""深度研判""估值分析""紫苏叶""serenity""个股报告"时激活。
Глубокий анализ отдельных акций A-акций — пятимодульная структура (фундаментальные показатели/тренды цены и объема/логика сушеницы/недавние…
Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — 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 · 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-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "origin"
Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 38
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3126 токенов
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 211 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 28 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.