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Construisez des modèles Excel de rachat avec effet de levier (LBO) professionnels à partir de modèles, incluant les sources et utilisations, les tableaux d'endettement, les cash sweeps et l'analyse de sensibilité IRR/MOIC.
Cette compétence remplit et formule des modèles Excel de LBO (openpyxl) pour produire des modèles de rachat dynamiques et validés. Elle complète les Sources & Utilisations, les projections opérationnelles, les tableaux d'endettement, les rendements (IRR/MOIC) et les tableaux de sensibilité, impose des conventions de formatage/nombre et exécute une étape de recalcul avant la livraison.
Utilisez-la lorsque vous avez besoin d'un modèle LBO de qualité banque d'investissement pour le screening de PE, la valorisation du cas sponsor, les pitchbooks ou la diligence interne. Elle est destinée aux flux de travail où un modèle est fourni ou lorsque le modèle d'exemple standard peut être utilisé.
Inférés : agents avec support Python/openpyxl et E/S de fichiers (Hermes/Claude-Code, agents Codex/Code) capables de joindre ou de produire des fichiers .xlsx et d'exécuter l'assistant de recalcul excel-author.
Compétence de construction de modèles Excel de Leveraged Buyout (LBO) ciblant headless openpyxl. Aucun script groupé — SKILL.md purement instructionnel avec des conventions de formules détaillées, des normes de codage couleur, des listes de vérification et un flux de travail section par section. Nécessite la compétence compagnon excel-author pour recalc.py. Bien structuré pour la niche PE/finance, mais l'audience restreinte limite sa portée.
Compétence propre — aucun problème de sécurité. Contenu purement instructionnel sans code exécutable. Le SKILL.md est complet mais long (~1800 mots) ; pourrait bénéficier d'une division dans references/ pour une divulgation progressive. L'architecture est solide bien que monolithique. La qualité des instructions est élevée avec une excellente documentation des schémas d'erreur et une liste de vérification rigoureuse.