SKILLEMALL.ai

AC vestafolio-pea-vs-cto

Сравните налоговые последствия инвестиций в PEA, CTO (compte-titres) и assurance-vie для французского инвестора с помощью симулятора Vestafolio API, ответив на вопросы симулятора (начальный капитал, ежемесячный взнос, TMI, срок владения, ожидаемая доходность, комиссии assurance-vie). Используйте, когда пользователь спрашивает, какой инвестиционный счет выбрать, о налогообложении PEA и CTO, фиксированном налоге (PFU) на инвестиции, льготе assurance-vie (abattement), лимите PEA в 150 000 евро или куда инвестировать ежемесячные сбережения во Франции.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Compare PEA, CTO (compte-titres) and assurance-vie net-of-tax outcomes…»

Compare PEA, CTO (compte-titres) and assurance-vie net-of-tax outcomes for a French investor using Vestafolio's simulator API, after asking the simulator's questions (initial capital, monthly contribution, TMI, holding period, expected return, assurance-vie fees). Use when a user asks which investment envelope to choose, about PEA vs CTO taxation, flat tax (PFU) on investments, assurance-vie abattement, the 150 000 € PEA ceiling, or where to invest monthly savings in France.

ClawHub Agent Skills автор: Vestafolio v1.0.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 179 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Сравните налоговые последствия инвестиций в PEA, CTO (compte-titres) и assurance-vie для французского инвестора с помощью симулятора Vestafolio API, ответив…

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

ИнтеграцияФинансыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
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

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

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: 2. 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 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: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 100Шаги. Шагов: 35
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2179 токенов

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 479 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a clearly scoped financial simulator helper that discloses its external API use and requires user approval before sending inputs.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 сент. 2026 г.