SKILLEMALL.ai

AB paypilot

Обработка платежей, отправка счетов, возврат средств, управление подписками и обнаружение мошенничества через прокси безопасного платежного шлюза. Используйте, когда пользователь просит взыскать плату с кого-либо, отправить ссылку для оплаты, проверить продажи, вернуть средства, создать регулярные платежи, просмотреть аналитику мошенничества, настроить правила борьбы с мошенничеством или выполнить любую задачу, связанную с платежами. Поддерживает 3D Secure, проверку AVS/CVV и оценку рисков. Также используйте для онбординга продавцов и первоначальной настройки платежей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Process payments, send invoices, issue refunds, manage subscriptions,…»

Process payments, send invoices, issue refunds, manage subscriptions, and detect fraud via a secure payment gateway proxy. Use when a user asks to charge someone, send a payment link, check sales, issue a refund, create recurring billing, view fraud analytics, configure fraud rules, or manage any payment-related task. Supports 3D Secure, AVS/CVV verification, and risk scoring. Also use for merchant onboarding and first-time payment setup.

ClawHub Agent Skills автор: agmsyumet v1.3.5 MIT-0 5 файлов тело ≈ 2 258 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Обработка платежей, отправка счетов, возврат средств, управление подписками и обнаружение мошенничества через прокси безопасного платежного шлюза.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность

ПроцедураТорговляФинансыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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: 5. 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 66/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (paypilot) не совпадает с папкой (paypilot-agms)
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 29
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2258 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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 442 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (21 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This payment skill is coherent and not deceptive, but it can make real financial changes with a saved token and does not require clear final confirmation before high-impact actions.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.