AC buyback-screen
Фильтрация компаний, недавно опубликовавших объявления о выкупе акций (планы/предложения по выкупу) на рынках A-акций (Шанхай, Шэньчжэнь, Пекин), и их фильтрация по таким критериям, как отношение цены к прибыли (PE-TTM), отношение цены к балансовой стоимости, общая рыночная капитализация, сумма выкупа, назначение, прогресс и т. д., с выводом списка в виде таблицы. Данные из центра данных Oriental Fortune. Используйте этот навык, когда пользователь упоминает «объявление о выкупе/предложение о выкупе/ход выкупа/фильтрация выкупа/список выкупа/какие компании недавно выкупили», «выкуп + отношение цены к прибыли/PE/фильтрация оценки», «выкуп с аннулированием», «крупный выкуп» или «какие компании недавно выкупили» и т. д., даже если явно не упоминается «skill». Также подходит для дальнейшей фильтрации компаний по выкупу по PE ≤ X, фильтрации по сумме/назначению/прогрессу выкупа, экспорта списка выкупа в CSV/TSV и т. д.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«筛选A股（沪深北交所）最近发布回购公告（回购计划/预案）的上市公司，并按市盈率(PE-TTM)、 市净率、总市值、回购金额、用途、进度等条件…»
筛选A股（沪深北交所）最近发布回购公告（回购计划/预案）的上市公司，并按市盈率(PE-TTM)、 市净率、总市值、回购金额、用途、进度等条件过滤，输出清单表格。数据来自东方财富数据中心。 当用户提到"回购公告/回购预案/回购进展/筛选回购/回购名单/哪些公司最近回购"、 "回购+市盈率/PE/估值过滤"、"注销式回购"、"大额回购"、或"最近有哪些公司回购了" 等需求时，务必使用此技能，即使没有明确说"skill"。也适用于把回购公司按 PE≤X 进一步筛选、 按回购金额/用途/进度筛选、导出回购清单 CSV/TSV 等场景。
Фильтрация компаний, недавно опубликовавших объявления о выкупе акций (планы/предложения по выкупу) на рынках A-акций (Шанхай, Шэньчжэнь, Пекин), и их…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 24
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 604 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 266 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.