SKILLEMALL.ai

AF cn-financial-deep-analysis

Глубокий финансовый анализ и генерация отчетов по акциям A-класса. Объединяет 8 классических методологий финансового анализа, основан на трехмерной структуре: макро-, мезо- и микроуровни. Поддерживает анализ 200+ финансовых показателей, предупреждение о 70+ сигналах мошенничества, сравнение по 7 отраслевым специализациям. Используйте, когда пользователь запрашивает: финансовый анализ, анализ финансовой отчетности, анализ финансовых отчетов, глубокий отчет, отчет по компании, отраслевой отчет, отраслевой анализ, отраслевое сравнение, быстрая проверка рисков, выявление мошенничества, финансовые махинации, анализ оценки, анализ Дюпона, сопоставимые компании, сравнение с конкурентами, DCF-оценка, отбор акций, оценка инвестиционной привлекательности, «помоги мне посмотреть эту компанию», «проанализируй финансовую отчетность», «как насчет этой акции». Неприменимо для простого запроса рыночной конъюнктуры, технического анализа, интерпретации свечных графиков, акций США/Гонконга (этот навык фокусируется на акциях A-класса).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A股深度财务分析与研报生成Skill。融合8本财务经典方法论,基于宏观-中观-微观三层框架,支持200+财务指标分析、70+舞弊信号预警、7…»

A股深度财务分析与研报生成Skill。融合8本财务经典方法论,基于宏观-中观-微观三层框架,支持200+财务指标分析、70+舞弊信号预警、7大行业专精对标。 Use when user asks to 财务分析、财报分析、财务报表分析、深度研报、公司研报、 行业报告、行业分析、行业对比、快速排雷、舞弊识别、财务造假、估值分析、 杜邦分析、可比公司、同业对比、DCF估值、选股筛选、投资价值评估、 帮我看看这家公司、分析一下财报、这个股票怎么样. 不适用于简单行情查询、技术面分析、K线图解读、美股/港股(本Skill专注A股).

ClawHub Agent Skills автор: tuobadaidai v1.0.0 MIT-0 21 файл тело ≈ 1 350 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 20 ч назад

Глубокий финансовый анализ и генерация отчетов по акциям A-класса.

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

АнализаторРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/industries/, references/core/
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

    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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

    Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/industries/, references/core/
    • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): references/industries/, references/core/
    • 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: 50
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1350 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 265 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 23 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed A-share financial analysis/reporting helper with optional local chart and Word export tools; the main risks are dependency hygiene and financial-output caution, not malicious behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 27 июн. 2026 г.