SKILLEMALL.ai

CC cue-fund-due-diligence

С помощью Cue одним кликом проводите всестороннюю проверку паевых инвестиционных фондов — профиль управляющего фондом, анализ доходности, соответствие стилю, показатели риска, комиссии и размер активов, сообщая, "была ли историческая доходность фонда результатом удачи или мастерства".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«用 Cue 一键对公募基金做全维度深度尽调——基金经理画像、业绩归因、风格一致性、风险指标、费率与规模,告诉你"这只基金的历史业绩是靠运气还…»

用 Cue 一键对公募基金做全维度深度尽调——基金经理画像、业绩归因、风格一致性、风险指标、费率与规模,告诉你"这只基金的历史业绩是靠运气还是靠能力"。

ClawHub Agent Skills автор: panting09266-ai v1.0.7 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 268 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

С помощью Cue одним кликом проводите всестороннюю проверку паевых инвестиционных фондов — профиль управляющего фондом, анализ доходности, соответствие стилю…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураWordИИ и агентыПоддержка клиентовтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
68/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
90
Качество 40%
36
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:211
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    echo "=== 2/3 Cue 服务 ===" && curl -sS --max-time 10 "https://cuecue.cn/api/health" -H "Authorization: Bearer $CUE_KEY"
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:212
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    echo "=== 3/3 搭子 ===" && curl -sS --max-time 10 "https://cuecue.cn/api/playbook" -H "Authorization: Bearer $CUE_KEY" | python3 -c "import sys,json;scenes=json.load(sys.stdin).get('data',{}).get('scene

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • ошибка name-missing SKILL.md: нет поля name во фронтматтере
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_zh"

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 15
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2268 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 16. 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)
  • +3Длина description 76: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 36.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed Cue-based fund due-diligence workflow that sends user fund research queries to an external API and stores normal Cue credentials/session state locally.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 8 сент. 2026 г.