SKILLEMALL.ai

BC cost-accounting

Устанавливает фактическую стоимость чего-либо — поведение постоянных, переменных и смешанных затрат, абсорбционное или переменное калькулирование, методы калькулирования по заказам, процессам и мероприятиям, точка безубыточности и операционный рычаг, а также декомпозиция цены/объема/смеси. Используйте это для установления минимальной цены, объяснения причин изменения выручки или маржи, принятия решения о собственном производстве или покупке, оценки того, зарабатывает ли продуктовая линейка свое место, или выяснения, как база распределения искажает отчетную маржу.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Establishes what something actually costs — fixed, variable and mixed…»

Establishes what something actually costs — fixed, variable and mixed cost behavior, absorption versus variable costing, job-order, process and activity-based methods, breakeven and operating leverage, and price/volume/mix decomposition. Use this to set a price floor, explain why revenue or margin moved, decide make versus buy, judge whether a product line earns its place, or work out how an allocation basis is distorting a reported margin.

cbrock84/headcount Agent Skills автор: cbrock84 2 файла тело ≈ 1 008 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 16 ч назад

Устанавливает фактическую стоимость чего-либо — поведение постоянных, переменных и смешанных затрат, абсорбционное или переменное калькулирование, методы…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураФинансыДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

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

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

    • 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
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 13
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1008 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 444 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.