SKILLEMALL.ai

BC antom-reconciliation-expert

Эксперт по анализу отчетов о сверке — разбирает ТОЛЬКО локальные файлы отчетов о деталях расчетов (SETTLEMENT_DETAIL_*.csv / .xlsx) для проверки суммы расчетов, анализа комиссий и ответов на вопросы по сверке. НЕ поддерживает отчеты о деталях транзакций или сводные отчеты о расчетах. Триггеры: парсинг деталей расчетов, проверка суммы расчетов, анализ комиссий, модель комиссий, знания о сверке, комиссия за эквайринг, комиссия платежной системы, правила комиссий, расчеты, атрибуция.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Reconciliation Report Analysis Expert - Parses ONLY local Settlement D…»

Reconciliation Report Analysis Expert - Parses ONLY local Settlement Detail report files (SETTLEMENT_DETAIL_*.csv / .xlsx) for settlement amount validation, fee analysis, and reconciliation knowledge Q&A. Does NOT support Transaction Detail or Settlement Summary reports. Triggers: settlement detail parsing, settlement amount validation, fee analysis, fee model, reconciliation knowledge, interchangeFee, schemeFee, fee rules, settlement, attribution.

ClawHub Agent Skills автор: antom-tech v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 4 514 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 33 ч назад

Эксперт по анализу отчетов о сверке — разбирает ТОЛЬКО локальные файлы отчетов о деталях расчетов (SETTLEMENTDETAIL.csv / .xlsx) для проверки суммы расчетов…

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторExcelФинансыДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, git, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4514 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 39, расплывчатых формулировок: 3
  • 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 Ответ описан самодельной разметкой (9 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • -222 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 452 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
The skill is a disclosed reconciliation helper that reads local settlement reports and fetches reference material from a hardcoded CDN, with user-confirmed update guidance but no automatic updating or credential use.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 11 июн. 2026 г.