SKILLEMALL.ai

BF xiapi-stock-report

Генератор отчетов по фундаментальному анализу публичных компаний Китая (A-share). Формирует структурированный отчет из восьми разделов: финансовое состояние, новостной фон, положение в отрасли, ключевые компетенции, анализ рентабельности собственного капитала (ROE) и др. Ключевые фразы: фундаментальный анализ, анализ акций, отчет по акциям, написать отчет по акциям. Применение: подготовка отчетов по фундаментальному исследованию публичных компаний Китая, включая анализ новостного фона за последние 30 дней и финансовый анализ ROE/Дюпона.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A股上市公司基本面分析报告生成器,输出财务质地、新闻情绪、行业地位、核心竞争力、ROE分析等八段结构化报告。触发词:基本面分析、个股分析、股…»

A股上市公司基本面分析报告生成器,输出财务质地、新闻情绪、行业地位、核心竞争力、ROE分析等八段结构化报告。触发词:基本面分析、个股分析、股票分析报告、写一篇股票分析。适用场景:A股上市公司基本面研究报告撰写,包含近30天新闻情绪分析和ROE/杜邦财务分析。

ClawHub Agent Skills автор: 三水清 v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 4 038 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 16 ч назад

Генератор отчетов по фундаментальному анализу публичных компаний Китая (A-share).

Как процесс F 34/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL, xxx

ПроцедураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
34/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL, xxx
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. 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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: URL
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: xxx

Процессный рейтинг: все десять параметров 34/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL, xxx
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): URL, xxx
  • 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
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4038 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 256
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 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 129 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 33 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 256 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a finance-report writing skill that uses current public sources and a verification subagent, with no evidence of hidden installation, persistence, credential theft, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.