SKILLEMALL.ai

BD littlebeaver-financial-assistant

Чтение и анализ импортированных финансовых данных из локального "Помощника по финансовой отчетности Маленького бобра". Используется, когда пользователь запрашивает финансовые показатели компании, баланс, отчет о прибылях и убытках, отчет о движении денежных средств, многолетние или межпериодные тенденции, сравнение финансовых данных, сумму возврата, локальные финансовые вопросы; доступ к данным осуществляется только через интерфейс только для чтения по адресу localhost.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«读取并分析本机“小河狸财报助手”中已导入的财务数据。用户询问公司财务指标、资产负债表、利润表、现金流量表、历年或跨期趋势、财务数据对比、回款…»

读取并分析本机“小河狸财报助手”中已导入的财务数据。用户询问公司财务指标、资产负债表、利润表、现金流量表、历年或跨期趋势、财务数据对比、回款金额、本地财务问答时使用;仅通过 localhost 的只读接口访问数据。

ClawHub Agent Skills автор: LittleBeaverStudio v1.0.3 MIT-0 6 файлов тело ≈ 712 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 23 ч назад

Чтение и анализ импортированных финансовых данных из локального "Помощника по финансовой отчетности Маленького бобра".

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкаДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.
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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (littlebeaver-financial-assistant) не совпадает с папкой (financial-assistant)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 53
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 712 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)
  • +3Длина description 107: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed local financial-data helper that uses a limited localhost read-only API and does not show hidden persistence, credential use, external exfiltration, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 31 июл. 2026 г.