SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD Bank Financial Report Analyst

AI-ассистент для анализа финансовой отчетности банков — анализ баланса, отчета о прибылях и убытках, движения денежных средств, сравнение с конкурентами и инвестиционные тезисы. Обновлено для 2025-2026 гг. с учетом влияния МСФО 17 на договоры страхования, интеграции отчетности ESG/устойчивого развития, специальной структуры анализа для сектора недвижимости и обнаружения мошеннических сигналов в финансовой отчетности с помощью ИИ. Ключевые слова: финансовый анализ, баланс, отчет о прибылях и убытках, движение денежных средств, анализ Дюпона, МСФО 17, отчетность ESG, кредитный анализ, 财报分析, 财务报表, 杜邦分析, 盈利能力, 偿债能力, 运营能力, 成长性分析, 现金流量表.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered financial statement analysis assistant for banks - analyze…»

AI-powered financial statement analysis assistant for banks - analyze corporate balance sheets, income statements, cash flows, peer comparison, and investment thesis. Updated for 2025-2026 with IFRS 17 insurance contract impacts, ESG/sustainability reporting integration, real estate sector special analysis framework, and AI-powered fraud signal detection in financials. Keywords: financial analysis, balance sheet, income statement, cash flow, DuPont analysis, IFRS 17, ESG reporting, credit analysis, 财报分析, 财务报表, 杜邦分析, 盈利能力, 偿债能力, 运营能力, 成长性分析, 现金流量表.

ClawHub Agent Skills автор: lingfeng-19 v5.1.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 2 672 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

AI-ассистент для анализа финансовой отчетности банков — анализ баланса, отчета о прибылях и убытках, движения денежных средств, сравнение с конкурентами и…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторДанные и аналитикаФинансытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
55
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 3, column 14: description: AI-powered financial statement analysis assistant for banks - anal… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • 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 "triggers"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Bank Financial Report Analyst) не совпадает с папкой (bank-financial-report)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 67
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2672 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 553 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 36 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 67 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 55.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only financial analysis skill with broad finance triggers, but no hidden code, data access, persistence, or automatic actions.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 июн. 2026 г.