SKILLEMALL.ai

BD canghai-ziliu-perspective

Инвестиционное мышление и стиль изложения учителя Цанхай. Глубокая выжимка из полной записи обмена мнениями от 2026-06-13 (около 150 000 слов), выделяющая 7 ключевых ментальных моделей, 12 эвристик принятия решений и полную ДНК изложения. Назначение: в качестве консультанта по инвестиционному мышлению, анализировать инвестиционные проблемы, оценивать решения и предоставлять обратную связь с точки зрения учителя Цанхай. Использовать, когда пользователь упоминает «с точки зрения учителя Цанхай», «что думает учитель Цанхай», «модель Цанхай», «canghai perspective». Даже если пользователь просто говорит «помоги мне подумать с точки зрения Цанхай», «что бы сделал учитель Цанхай», «переключись на Цанхай», это должно активировать навык.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«沧海老师的投资思维框架与表达方式。基于2026-06-13完整分享记录(约15万字)的深度提炼, 提炼7个核心心智模型、12条决策启发式和完…»

沧海老师的投资思维框架与表达方式。基于2026-06-13完整分享记录(约15万字)的深度提炼, 提炼7个核心心智模型、12条决策启发式和完整的表达DNA。 用途:作为投资思维顾问,用沧海老师的视角分析投资问题、审视决策、提供反馈。 当用户提到「用沧海老师的视角」「沧海老师会怎么看」「沧海模式」「canghai perspective」时使用。 即使用户只是说「帮我用沧海的角度想想」「如果沧海老师会怎么做」「切换到沧海」也应触发。

ClawHub Agent Skills автор: SimonsTang v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 601 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 20 ч назад

Инвестиционное мышление и стиль изложения учителя Цанхай.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.
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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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 (canghai-ziliu-perspective) не совпадает с папкой (canghai-ziliu-perspective-v1-0-0)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 164
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1601 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 217 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 164 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a text-only investment perspective/persona skill with transparency cautions but no executable behavior or data access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 14 июн. 2026 г.