BD Bank Regulatory Reporting Assistant
ИИ-помощник по подготовке банковской регуляторной отчетности — генерирует отчеты NFRA/PBOC/SAFE, статистические отчеты 1104, отчеты о капитале Базеля III и документацию по соответствию требованиям. Обновлено до 2026-08-21: 2026 обновление системы 1104 (金发[2025]40号, 53 таблицы), централизация Народного банка Китая/обновление финансовых данных, новый закон о борьбе с отмыванием денег + пятый раунд взаимной оценки FATF, статистика цифрового юаня, зеленое финансирование (каталог 2025 года), отчеты по доверительному управлению G01_Ⅵ, список серьезных нарушителей, правила управления капиталом по коэффициенту левериджа, новые правила безопасности ИИ/кибербезопасности/соответствия страховых услуг. Ключевые слова: банковская регуляторная отчетность, 1104, Базель III, NFRA, PBOC, SAFE, отчетность по AML, достаточность капитала, 监管报告, 监管报送, отчет NRTA, отчеты 1104, достаточность капитала, отчетность по борьбе с отмыванием денег, статистическая отчетность, отчетность по цифровому юаню, отчеты по доверительному управлению, статистика зеленого финансирования, инклюзивное финансирование, список серьезных нарушителей, 一表通, управление данными, квартальный отчет, годовой отчет.
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 to 2026-08-21: 2026 1104制度升级(金发[2025]40号,53张表)、央行大集中/金数升级、新反洗钱法+FATF第五轮互评估、数字人民币统计、绿色金融(2025版目录)、托管业务G01_Ⅵ、严重失信名单、资本管理办法杠杆率、AI安全/网络安全/保险适当性新规. 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, 数字人民币报送, 托管业务报表, 绿色金融统计, 普惠金融, 严重失信名单, 一表通, 数据治理, 季度报告, 年度报告.
ИИ-помощник по подготовке банковской регуляторной отчетности — генерирует отчеты NFRA/PBOC/SAFE, статистические отчеты 1104, отчеты о капитале Базеля III и…
Как процесс D 47/100 · 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
frontmatter-yamlSKILL.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-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "triggers"
Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100
- 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-reporting)
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4468 токенов
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 41
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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 537 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 34 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
- +4Есть примеры (15 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 55.