SKILLEMALL.ai
EN Войти

BF Financial Engineer Digital Employee

Охватывает весь процесс: исследование данных, одномерный анализ, инжиниринг признаков, построение скоринговых карт LR, моделирование XGBoost/DNN, настройку гиперпараметров, интерпретацию моделей, сравнение нескольких моделей, моделирование кластеризации, интеграцию DeepModel. Комплексное моделирование машинного обучения от данных до вывода модели в продакшн.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«覆盖数据探查、单变量分析、特征工程、LR评分卡、XGBoost/DNN建模、超参数调优、模型解释、多模型对比、分群建模、DeepModel集…»

覆盖数据探查、单变量分析、特征工程、LR评分卡、XGBoost/DNN建模、超参数调优、模型解释、多模型对比、分群建模、DeepModel集成全流程。从数据到模型上线的一站式机器学习建模能力。

ClawHub Agent Skills автор: lingfeng-19 v2.0.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 13 409 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 12 ч назад

Охватывает весь процесс: исследование данных, одномерный анализ, инжиниринг признаков, построение скоринговых карт LR, моделирование XGBoost/DNN, настройку…

Как процесс F 26/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: xgb-tuning/SKILL.md, scripts/profiler.py, scripts/analyzer.py

ПроцедураДанные и аналитикаИИ и агентыТексты и документытип 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
75/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
38
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
26/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: xgb-tuning/SKILL.md, scripts/profiler.py, scripts/analyzer.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  3. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 13409 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: xgb-tuning/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/profiler.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/analyzer.py
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "capabilities"
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 2010): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 26/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: xgb-tuning/SKILL.md, scripts/profiler.py, scripts/analyzer.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): xgb-tuning/SKILL.md, scripts/profiler.py, scripts/analyzer.py
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Financial Engineer Digital Employee) не совпадает с папкой (financial-engineer-digital-employee)
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 13409 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 100Шаги. Шагов: 258
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 138. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (9 тегов): типизированный вызов надёжнее

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)
  • +3Длина description 96: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2114 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 245 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 258 пунктов
  • +4Есть примеры (25 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 38.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only financial modeling guide that discusses sensitive local data workflows but does not ship executable code or hidden automation.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 авг. 2026 г.