SKILLEMALL.ai

BD Bank Regulatory Reporting Assistant

Помощник по подготовке банковской отчетности под управлением ИИ — создание отчетов NFRA/PBOC/SAFE, статистических отчетов 1104, отчетов о достаточности капитала Базель III и документации по соответствию требованиям. Обновлено для 2024-2026 гг., включая новые шаблоны отчетности по управлению капиталом, отчетность по соответствию FATF и отчетность по цифровой валюте. Ключевые слова: банковская отчетность, 1104, Базель III, NFRA, PBOC, SAFE, отчетность по AML, достаточность капитала, 监管报告, 监管报送, NRTA отчет, 1104报表, 资本充足率, 反洗钱报告, 统计报送, 季度报告, 年度报告.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered banking regulatory reporting assistant - generate NFRA/PBOC…»

AI-powered banking regulatory reporting assistant - generate NFRA/PBOC/SAFE reports, 1104 statistical submissions, Basel III capital reports, and compliance documentation. Updated for 2024-2026 including new capital management reporting templates, FATF compliance reporting, and digital currency reporting. Keywords: bank regulatory reporting, 1104, Basel III, NFRA, PBOC, SAFE, AML reporting, capital adequacy, 监管报告, 监管报送, NRTA报告, 1104报表, 资本充足率, 反洗钱报告, 统计报送, 季度报告, 年度报告.

ClawHub Agent Skills автор: lingfeng-19 v4.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 650 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Помощник по подготовке банковской отчетности под управлением ИИ — создание отчетов NFRA/PBOC/SAFE, статистических отчетов 1104, отчетов о достаточности…

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

ГенераторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
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

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 banking regulatory reporting assistant - generate NFRA/… ^ ); 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 Regulatory Reporting Assistant) не совпадает с папкой (bank-regulatory-report)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 5
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1650 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 471 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 5 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 text-only banking report drafting skill with sensitive-data caveats but no executable code, hidden access, or persistence.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.