BD fapiao-clipper
Invoice Folder v1.4 — инструмент для автоматического распознавания счетов и управления расходами на основе локальной большой языковой модели. Двухуровневая цепочка деградации: извлечение текста PyMuPDF (исправление межстрочного сопоставления) → визуальная модель Qwen3-VL. Новое: исправление межстрочного сопоставления продавца/покупателя, стандартизация дат. Функции: 8 проверок безопасности + экспорт в Excel в один клик + объединение PDF.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«发票夹子 v1.4 - 本地大模型驱动的发票自动识别与报销管理工具。 2级降级链：PyMuPDF文本提取（修复跨行匹配）→ Qwen3-VL…»
发票夹子 v1.4 - 本地大模型驱动的发票自动识别与报销管理工具。 2级降级链：PyMuPDF文本提取（修复跨行匹配）→ Qwen3-VL视觉模型。 新增：seller/buyer跨行匹配修复、日期标准化。 功能：8项风控验真 + 一键导出 Excel + 合并 PDF。
Invoice Folder v1.4 — инструмент для автоматического распознавания счетов и управления расходами на основе локальной большой языковой модели. Двухуровневая…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.
Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Опасные команды
cmd-pipe-to-shellsetup_config.py:159Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (строковый литерал в коде, не выполняется)" 1. curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh\n"
строка в коде
Просканировано файлов: 28. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 9
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 483 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
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 137 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.