SKILLEMALL.ai

BC Finance Autopilot

Проактивный менеджер личных финансов для ИИ-агентов. Отслеживает доходы и расходы, контролирует подписки и счета, обнаруживает необычные траты, составляет ежемесячные бюджетные отчеты, напоминает о сроках оплаты и помогает понять, куда уходят ваши деньги каждый месяц. Предназначен для частных лиц и семей, которым нужна финансовая ясность без использования сложных приложений. Знания бухгалтерского учета не требуются. Просто пересылайте свои счета и квитанции и говорите естественно.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A proactive personal finance manager for AI agents. Tracks income and…»

A proactive personal finance manager for AI agents. Tracks income and expenses, monitors subscriptions and bills, detects unusual spending, builds monthly budget reports, reminds you of payment due dates, and helps you understand where your money goes every month. Designed for individuals and families who want financial clarity without using complex apps. No accounting knowledge required. Just forward your bills and receipts and talk naturally.

ClawHub Agent Skills автор: AGIstack v1.0.0 2 файла тело ≈ 2 039 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Проактивный менеджер личных финансов для ИИ-агентов.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторФинансыДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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.
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

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Finance Autopilot) не совпадает с папкой (finance-autopilot)
  • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 69
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2039 токенов
  • 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 448 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 69 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: clean
Finance Autopilot handles sensitive personal finance details, but the reviewed artifact is an instruction-only skill whose data use is disclosed and aligned with its budgeting purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.