AC revenue-recognition-agent
Анализ и соблюдение требований по признанию выручки согласно ASC 606 / IFRS 15 для SaaS, услуг и многоэлементных сделок. Руководит 5-шаговым методом признания, определяет обязательства по исполнению, устанавливает цены сделок, распределяет выручку по обязательствам и отслеживает отложенную/контрактную выручку. Создает бухгалтерские проводки, графики отложенной выручки и контрольные списки раскрытия информации для финансовой отчетности, готовой к аудиту. Используйте, когда: признание выручки по контрактам с клиентами, проверка учета подписок SaaS, анализ многоэлементных пакетов, учет отложенной выручки или подготовка раскрытий в примечаниях к ASC 606. НЕ для: признания налоговой выручки (другие правила), государственных контрактов по ASC 808 или учета лизинга (используйте руководство ASC 842).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«ASC 606 / IFRS 15 revenue recognition analysis and compliance for SaaS…»
ASC 606 / IFRS 15 revenue recognition analysis and compliance for SaaS, services, and multi-element arrangements. Guides the 5-step recognition model, identifies performance obligations, determines transaction prices, allocates revenue across obligations, and tracks deferred/contract revenue. Produces journal entries, deferred revenue schedules, and disclosure checklists for audit-ready financials. Use when: recognizing revenue for contracts with customers, reviewing SaaS subscription treatment, analyzing multi-element bundles, booking deferred revenue, or preparing ASC 606 footnote disclosures. NOT for: tax revenue recognition (different rules), government contracts under ASC 808, or lease accounting (use ASC 842 guidance).
Анализ и соблюдение требований по признанию выручки согласно ASC 606 / IFRS 15 для SaaS, услуг и многоэлементных сделок.
Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5298 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5298 токенов
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 57
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 734 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 27 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 57 пунктов
- +4Есть примеры (20 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.