SKILLEMALL.ai

BF investment-research-os

Операционная система для инвестиционных исследований v1.2 — отслеживаемые источники + автоматическое заполнение данных + отраслевые количественные модели + параллельное исследование нескольких активов. Условия активации: когда пользователь вводит объект инвестиционного исследования и запрашивает "инвестиционное исследование", "глубокое исследование", "анализ инвестиционных решений", "исследовать XXX", "инвестиционный анализ", "сравнить XXX и YYY" и другие подобные ключевые слова, используйте этот навык. Не пишет отчеты, только проводит анализ. Пять ключевых вопросов: Что закладывает рынок? → Где рынок ошибается? → Где расхождение с ожиданиями? → Каково соотношение риска и доходности? → Как делать ставку? Новые функции v1.2 (отслеживаемые источники): - Каждая точка данных должна иметь URL источника, временной диапазон и метод проверки. - Отчет должен обязательно содержать блок "Источники и примечания" + "Контрольный список вывода" в конце. - Поддержка аудиторского следа, проверки данных, прозрачности и будущих обновлений. Функции v1.1: - Автоматический парсинг данных Macrotrends/StockAnalysis и заполнение шаблона. - Количественная оценка жизненного цикла отрасли (на основе темпов роста выручки + тенденций прибыли). - Параллельное сравнительное исследование нескольких активов (режим --targets). Архитектура: 6 специализированных агентов + 1 управляющий движок CIO, 10 уровней глубины исследования, формирующих полный цикл: исследование → гипотеза → формирование позиции → отслеживание → корректировка → выход. Источники данных: NeoData (рыночные данные/финансовая отчетность), OpenAlex (академические тренды), World Bank (макроэкономика), веб-поиск (отрасль/конкуренция).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«投资研究操作系统 v1.2 — 来源可追溯 + 自动数据填入 + 行业量化模型 + 多标的并行。 触发条件:用户输入投资研究对象,要求"投…»

投资研究操作系统 v1.2 — 来源可追溯 + 自动数据填入 + 行业量化模型 + 多标的并行。 触发条件:用户输入投资研究对象,要求"投资研究"、"深度研究"、 "投资决策分析"、"研究XXX"、"投资分析"、"对比XXX和YYY"等关键词时使用本 skill。 不写研报,只做判断。核心五问: 市场定价什么?→ 市场错在哪里?→ 预期差在哪里?→ 赔率风险比如何?→ 如何下注? v1.2新功能(来源可追溯): - 每个数据点必须标注来源URL、覆盖时段、验证方式 - 报告末尾强制附加「来源与注释」区块 + 「输出检查清单」 - 支持审计轨迹、数据验证、透明度及未来更新 v1.1功能: - 自动解析 Macrotrends/StockAnalysis 数据并填入模板 - 行业生命周期量化判定(基于营收增速+利润率趋势) - 多标的并行比较研究(--targets模式) 架构:6个专业Agent + 1个CIO裁决引擎,10层研究深度,形成研究→假设→建仓→跟踪→调整→退出的完整闭环。 数据源:NeoData(行情/财报)、OpenAlex(学术趋势)、World Bank(宏观)、web搜索(行业/竞争)

ClawHub Agent Skills автор: sunhe-8922 v1.2.0 MIT-0 11 файлов тело ≈ 1 463 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 14 ч назад

Операционная система для инвестиционных исследований v1.2 — отслеживаемые источники + автоматическое заполнение данных + отраслевые количественные модели +…

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security prompts/agent6-redteam.md:1
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    # Agent6:红队分析师 (Red Team Analyst)

Просканировано файлов: 11. 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

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): url
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 99
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1463 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 516 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 44 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 99 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed investment-research prompt skill that fetches public financial data and saves reports, with privacy and financial-advice caveats users should understand.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 4 июн. 2026 г.