SKILLEMALL.ai

CD quickbooks

Читает и управляет бизнесом пользователя в QuickBooks через официальный сервер MCP Intuit, включая отчеты, счета-фактуры, клиентов, продукты, платежные ссылки, настройки продаж и отраслевые ориентиры.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Read and manage the user's QuickBooks business through Intuit's offici…»

Read and manage the user's QuickBooks business through Intuit's official MCP server, including reports, invoices, customers, products, payment links, sales settings, and industry benchmarks.

asgeirtj/system_prompts_leaks Agent Skills автор: asgeirtj CC0-1.0 3 файла тело ≈ 1 856 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Читает и управляет бизнесом пользователя в QuickBooks через официальный сервер MCP Intuit, включая отчеты, счета-фактуры, клиентов, продукты, платежные…

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: <scope_add_url>, url

ПроцедураДанные и аналитикаФинансыИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: <scope_add_url>, url
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 3. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: <scope_add_url>
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: url
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "icon"

Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: <scope_add_url>, url
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): <scope_add_url>, url
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1856 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 190 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.