BC valu-ai
ValU AI Intelligent Valuation Analyzer — профессиональный инструмент оценки акций на основе модели дисконтирования денежных потоков (DCF), поддерживающий все компании, котирующиеся на A-share (основная площадка Шанхайской и Шэньчжэньской фондовых бирж / STAR Market / ChiNext) и Гонконгской фондовой бирже. Автоматически извлекает 86 финансовых показателей, строит анализ чувствительности WACC, генерирует трехэтапный отчет об оценке DCF (медвежий/базовый/бычий) и перекрестно проверяет его с помощью методов относительной оценки, таких как PE/PB/PS. Поддерживает пакетное сравнение 2-5 акций, автоматически определяет отрасль и сравнивает с сопоставимыми компаниями. Ключевые слова: оценка акций, анализ DCF, инвестиционный отчет, интерпретация финансовых отчетов, глубокий анализ отдельных акций, пакетное сравнение, оценка A-share, оценка акций Гонконга, PE/PB/WACC, ожидаемая доходность, ожидания роста, модель оценки.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«ValU AI 智能估值分析器 — 基于 DCF 自由现金流折现模型的专业股票估值工具，支持所有A股（沪深主板/科创板/创业板）和港股上市公…»
ValU AI 智能估值分析器 — 基于 DCF 自由现金流折现模型的专业股票估值工具，支持所有A股（沪深主板/科创板/创业板）和港股上市公司。自动抓取 86 项财务指标，构建 WACC 敏感性分析，生成三阶段 DCF 估值报告（熊市/基准/牛市），并通过 PE/PB/PS 等相对估值法交叉验证。支持批量对比 2-5 只股票，自动识别行业并与可比公司对标。触发关键词：股票估值、DCF分析、投资报告、财报解读、个股深度分析、批量对比、A股估值、港股估值、PE/PB/WACC、预期收益率、成长预期、估值模型。
ValU AI Intelligent Valuation Analyzer — профессиональный инструмент оценки акций на основе модели дисконтирования денежных потоков (DCF), поддерживающий все…
Как процесс C 53/100 · 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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 9. 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 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 412 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
- -35 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 255 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.