SKILLEMALL.ai
EN Войти

BF ms-research-report

Создание отчета об исследовании акций в формате Word в стиле Morgan Stanley. Используется, когда пользователю нужно создать отчет об исследовании для продавца, инвестиционный меморандум для покупателя, углубленный отраслевой отчет, отчет о первом покрытии акций, квартальный обзор результатов, углубленный анализ оценки. Подходит для обладателей сертификатов CGMA/ACCA/CFA, а также для аналитиков продавцов/покупателей, управляющих фондами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«生成摩根士丹利风格的股票研究报告Word文档。当用户需要创建卖方研究报告、买方投资备忘录、行业深度报告、股票首次覆盖报告、季度业绩点评、估值…»

生成摩根士丹利风格的股票研究报告Word文档。当用户需要创建卖方研究报告、买方投资备忘录、行业深度报告、股票首次覆盖报告、季度业绩点评、估值深度分析时调用。适用于CGMA/ACCA/CFA持证人及卖方/买方分析师、基金经理。

ClawHub Agent Skills автор: WANG DONG JIE v1.1.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 3 511 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 18 ч назад

Создание отчета об исследовании акций в формате Word в стиле Morgan Stanley.

Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/_sample_out/

ПроцедураWordДанные и аналитикаРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/_sample_out/
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 6. 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: scripts/_sample_out/

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/_sample_out/
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/_sample_out/
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Шаги. Шагов: 56
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3511 токенов
  • 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 112: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 38 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears to be a local DOCX report generator, but it embeds Morgan Stanley branding and default text that can make generated financial reports look institutionally authored.
LLM: suspicious (high) · 13 июн. 2026 г.