SKILLEMALL.ai

AC stock-earnings-analysis

Анализ доходов по акциям США, организованный по финансовым кварталам: что сообщила компания, редакционный заголовок, ключевые показатели с изменениями год к году, прогнозы руководства, краткое изложение конференц-звонка по итогам отчетности, а также различия в факторах риска SEC, привязанные к кварталу, вывод ИИ, недавние отчеты, календарь будущих отчетов, ранжированный по важности обзор тех, кто только что отчитался и кто отчитается следующим, базовый уровень успешности отчетов по рынку и реакция цены на каждое прошлое объявление. Каждое утверждение содержит финансовый период и дату отчета, а отсутствие данных указывается, а не пропускается. Используется для «анализ доходов AAPL», «анализ отчетов о доходах», «краткое изложение конференц-звонка по итогам отчетности», «кто отчитался о доходах на этой неделе», «обзор после отчетности», «предварительный обзор предстоящих отчетов», «какие отчеты имели значение на этой неделе», «уровень успешности отчетов», «как движется NVDA по отчетам». Только для чтения. Без торговли, без покупок, без операций записи, без доступа к кошельку.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Earnings analysis for US stocks, organized by fiscal quarter: what the…»

Earnings analysis for US stocks, organized by fiscal quarter: what the company reported, the editorial headline, marquee KPI highlights with year-over-year deltas, guidance as management phrased it, and an earnings-call summary, plus SEC risk-factor diffs attached to their quarter, the AI takeaway signal, recent reporters, the forward calendar, the importance-ranked view of who just reported and who reports next, the market-wide beat rate baseline, and the measured price reaction to each past announcement. Every claim carries its fiscal period and report date, and absence is stated rather than skipped. Use for "analyze AAPL earnings", "earnings report analysis", "earnings call summary", "who reported earnings this week", "post earnings review", "upcoming earnings preview", "which earnings mattered this week", "earnings beat rate", "how does NVDA move on earnings". Read-only. No trading, no purchases, no write operations, no wallet access.

ClawHub Agent Skills автор: Senti v1.4.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 8 484 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Анализ доходов по акциям США, организованный по финансовым кварталам: что сообщила компания, редакционный заголовок, ключевые показатели с изменениями год к…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, стоимость исполнения

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 8484 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "primaryEnv"

Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 8484 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 69
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Скилл сам сортирует и ранжирует выдачу: это работа системы на той стороне, а не модели

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)
  • +3Длина description 952: рекомендуется 120–800 символов
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 69 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a read-only earnings-analysis skill that uses a SentiSense API key to fetch financial data and has no local execution, persistence, trading, or write behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 11 сент. 2026 г.