# dcf-model-builder

Скилл собирает DCF-модель публичной компании в XLSX, используя формульный шаблон как основной вариант. Пригодится для новой оценки, обновления модели или расчёта сценариев.

- скилл · `type=skill` · Codex, ChatGPT · ★ 7604
- Автор: OpenAI · официальный репозиторий OpenAI
- Лицензия: LicenseRef-Proprietary · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/openai/plugins/tree/HEAD/plugins/public-equity-investing/skills/dcf-model-builder/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-08
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/dcf-model-builder

## Что делает

Для обычной DCF-оценки скилл запускает сборку формульной книги через `scripts/build_banker_formula_workbook.py`. Итоговый файл `banker_formula_workbook.xlsx` должен начинаться с вкладки `Cover` с данными об эмитенте, оценке, допущениях и предупреждениях. Рядом создаются журнал запуска, файл цитат и манифест.

Скилл также поддерживает детерминированный экспорт для ограниченных расчётов и лёгких вспомогательных прогонов. Для него нужны `plan.json` и скрипты проекта; план сначала проверяется командой `python3 scripts/validate_plan.py path/to/plan.json`. Если в оценке важны заглушки, устаревшие данные или слабые оценки аналитиков, результат ограничивается уровнем `screen-grade`. Отдельный аудит книги относится к другому скиллу — `model-audit-tieout`.

## Установка

### Codex (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add openai/plugins --skill dcf-model-builder -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/dcf-model-builder/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Claude Code

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add openai/plugins --skill dcf-model-builder -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/dcf-model-builder/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/dcf-model-builder/

### Cursor

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/dcf-model-builder/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install openai/plugins dcf-model-builder
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/dcf-model-builder/SKILL.md`

### Gemini CLI

**Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/openai/plugins --path plugins/public-equity-investing/skills/dcf-model-builder
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/dcf-model-builder/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/openai/plugins/tree/HEAD/plugins/public-equity-investing/skills/dcf-model-builder/SKILL.md

## Когда брать
- Собрать DCF-модель публичной компании в XLSX
- Обновить существующую оценку по плану
- Рассчитать чувствительность оценки к сценариям
- Подготовить обратную DCF-оценку
- Проверить результат расчёта по журналу запуска

## Примеры запросов агенту
- Построй DCF-модель публичной компании по этому плану и сохрани формульную книгу в `output`.
- Обнови DCF-оценку и рассчитай чувствительность к ключевым допущениям.
- Сделай обратную DCF-оценку для этой компании.

## Похожие
- [churn-prevention](https://affpapa.org/nevibecode/skills/coreyhaines31-churn-prevention.md) — скилл · 121600 установок
- [revops](https://affpapa.org/nevibecode/skills/revops.md) — скилл · 114000 установок
- [ads](https://affpapa.org/nevibecode/skills/ads.md) — скилл · 83400 установок
- [pricing](https://affpapa.org/nevibecode/skills/pricing.md) — скилл · 79900 установок
- [marketing-plan](https://affpapa.org/nevibecode/skills/marketing-plan.md) — скилл · 68400 установок
- [humanizer](https://affpapa.org/nevibecode/skills/blader-humanizer.md) — скилл · 10600 установок

Из того же набора: [openai/plugins](https://affpapa.org/nevibecode/by/openai/plugins.md) — 528 карточек

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md