AC im-social-insurance-backpay
Инструмент для расчета доплаты пенсионного страхования Внутренней Монголии. Используется для расчета суммы доплаты пенсионного страхования в регионе Внутренняя Монголия, включая основную сумму долга, проценты (с ежемесячным сложным процентом), пеню и т. д. **Ключевые слова для запуска**: 社保补缴, 社保补费, 补缴, 补费, 养老保险补缴, 社保欠费计算 **Сценарии использования**: 1. Расчет суммы доплаты за историческую задолженность по пенсионному страхованию 2. Оценка основной суммы долга, процентов, пени при доплате 3. Сравнение сумм доплаты при различных уровнях взносов (60%/80%/100%/150%/200%/300%) 4. Расчет суммы доплаты без пени **Входные параметры**: - Период доплаты (месяц начала и окончания) (обязательно) - Процент уровня взносов (необязательно, по умолчанию 60%, поддерживает --all для расчета всех уровней) - Время доплаты (необязательно, по умолчанию текущее время) - Пользовательская база ежемесячного взноса (необязательно, при установке игнорируются процент уровня и средняя зарплата по региону) **Результат вывода**: - Основная сумма долга (личная, от работодателя) - Проценты (личные, от работодателя) (с ежемесячным сложным процентом) - Пеня (личная, от работодателя) - Итоговые суммы с пеней и без пени - Поддержка сравнения шести уровней: 60%, 80%, 100%, 150%, 200%, 300%
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«内蒙古养老保险补缴计算工具。用于计算内蒙古地区养老保险补缴金额，包括本金、利息（按月复利计息）、滞纳金等明细。 **触发关键词**：社保补…»
内蒙古养老保险补缴计算工具。用于计算内蒙古地区养老保险补缴金额，包括本金、利息（按月复利计息）、滞纳金等明细。 **触发关键词**：社保补缴、社保补费、补缴、补费、养老保险补缴、社保欠费计算 **使用场景**： 1. 计算历史欠缴养老保险的补缴金额 2. 估算补缴本金、利息、滞纳金明细 3. 对比不同缴费档次（60%/80%/100%/150%/200%/300%）的补缴金额 4. 计算无滞纳金情况下的补缴金额 **输入参数**： - 补缴起止年月（必填） - 缴费档次比例（可选，默认60%，支持--all计算全部档次） - 补缴时间（可选，默认当前时间） - 自定义月缴费基数（可选，设置后忽略档次比例和社平工资） **输出结果**： - 个人本金、单位本金 - 个人利息、单位利息（按月复利计算） - 个人滞纳金、单位滞纳金 - 有滞纳金和无滞纳金分别汇总 - 支持六档对比：60%、80%、100%、150%、200%、300%
Инструмент для расчета доплаты пенсионного страхования Внутренней Монголии.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 6. 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 53/100
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 41
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 652 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 424 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.