SKILLEMALL.ai

AB financial-loan-amortization-calculator

Калькулятор амортизации финансовых кредитов: используйте этот инструмент для любых финансовых расчетов или расчетов по ипотеке. Используйте, когда агенту требуется калькулятор амортизации финансовых кредитов, калькулятор финансовых кредитов, планирование платежей по ипотеке, оценка платежей по автокредиту, загрузка графика амортизации, анализ ускорения погашения долга, анализ доступности, годовой доход через удаленные вызовы инструментов, размещенные AgentPMT. Термины поиска: калькулятор амортизации финансовых кредитов, калькулятор финансовых кредитов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Financial Loan Amortization Calculator: Use this tool for any loan mat…»

Financial Loan Amortization Calculator: Use this tool for any loan math or mortgage calculation. Use when an agent needs financial loan amortization calculator, financial loan calculator, mortgage payment planning, auto loan payment estimation, amortization schedule download, debt payoff acceleration analysis, affordability analysis, annual income through AgentPMT-hosted remote tool calls. Discovery terms: financial loan amortization calculator, financial loan calculator.

ClawHub Agent Skills автор: AgentPMT v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 6 786 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 34 ч назад

Калькулятор амортизации финансовых кредитов: используйте этот инструмент для любых финансовых расчетов или расчетов по ипотеке.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 body-long тело SKILL.md ≈ 6786 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6786 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 167
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 476 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 167 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (18 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed AgentPMT loan-calculation skill with an optional cloud CSV export that users should treat as sensitive financial data sharing.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 24 июн. 2026 г.