SKILLEMALL.ai

AB workers-comp-claim-intake

Используйте этот навык, когда менеджер по персоналу, специалист по охране труда, представитель работодателя или координатор по компенсациям работникам должен задокументировать заявление о производственной травме или заболевании. Охватывает определение пригодности для регистрации OSHA (29 CFR 1904), требования к данным первого отчета о травме (FROI) для конкретного штата, флаги сроков подачи и документацию расследования инцидента. Создает ПРОЕКТ FROI и отчет о расследовании инцидента для рассмотрения менеджером по персоналу и специалистом по охране труда перед любой подачей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when an HR manager, safety officer, employer representa…»

Use this skill when an HR manager, safety officer, employer representative, or workers' compensation coordinator needs to document a workplace injury or illness claim. Covers OSHA recordability determination (29 CFR 1904), state-specific First Report of Injury (FROI) data requirements, filing deadline flags, and incident investigation documentation. Produces a DRAFT FROI and incident investigation report for HR and safety officer review before any submission.

ClawHub Agent Skills автор: devasher v0.1.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 2 146 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 25 ч назад

Используйте этот навык, когда менеджер по персоналу, специалист по охране труда, представитель работодателя или координатор по компенсациям работникам должен…

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Ошибки и развилки вес 10
55
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: 4. 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 69/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 49
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2146 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 463 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This markdown-only skill is purpose-aligned for drafting workers' compensation intake documents, with sensitive-data handling risks that are disclosed and proportionate.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 31 мая 2026 г.