SKILLEMALL.ai

AD organizze

Управляйте финансами через API Organizze — банковские счета, кредитные карты, счета, транзакции, переводы, категории и бюджеты. ЭТОТ НАВЫК НЕОФИЦИАЛЬНЫЙ, И ВЫ ИСПОЛЬЗУЕТЕ ЕГО НА СВОЙ СТРАХ И РИСК.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Manage finances via the Organizze API — bank accounts, credit cards, i…»

Manage finances via the Organizze API — bank accounts, credit cards, invoices, transactions, transfers, categories, and budgets. THIS SKILL IS NON-OFICIAL AND YOUR USAGE IS BY YOUR RISK.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 2 файла тело ≈ 4 626 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Управляйте финансами через API Organizze — банковские счета, кредитные карты, счета, транзакции, переводы, категории и бюджеты.

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияФинансытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
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

    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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:26
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (определение детектора / чёрного списка)
      4. **ONLY** reference credentials via environment variable expansion (`$ORGANIZZE_EMAIL`, `$ORGANIZZE_API_TOKEN`) inside `curl` commands executed locally through the shell. The shell resolves them at 
      детектор

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "enabled"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "userInvocable"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4626 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 14. 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 186 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 49 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +4Есть примеры (49 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.