BD acceptance-rate-analysis
Поэтапный анализ причин снижения коэффициента принятия. Применяется в сценариях "Почему сегодня/на этой неделе снизился коэффициент принятия", "Проанализировать причины снижения коэффициента принятия", "Посмотреть, снизился ли коэффициент принятия по сравнению с предыдущим периодом и каковы причины". Сначала определяется аномальный срез, затем послойно определяется, является ли это миграцией структуры первичного среза, явным уменьшением общего объема средств инвесторов или сдвигом распределения влево, аномалией по активам или дальнейшей замкнутостью на сокращении со стороны чувствительных инвесторов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«对承接率下降做阶段式归因分析。适用于“今天/本周承接率为什么下降”“分析承接率下降原因”“看一下承接率环比是否下降及原因”等场景。先定位异常…»
对承接率下降做阶段式归因分析。适用于“今天/本周承接率为什么下降”“分析承接率下降原因”“看一下承接率环比是否下降及原因”等场景。先定位异常切片，再逐层判断是一级切片结构迁移、资方总量明显减少或分布左移、资产维度异常，还是进一步闭环到敏感资方侧收缩。
Поэтапный анализ причин снижения коэффициента принятия.
Как процесс D 40/100 · 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.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 7. 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") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5636 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 40/100
- 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 (acceptance-rate-analysis) не совпадает с папкой (acceptance-rate-analysis-new)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5636 токенов
- 100Шаги. Шагов: 208
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (8 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -214 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 125 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 208 пунктов
- +4Есть примеры (11 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.