SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC audit-adjustment-pack-free

Проверяет аудиторские и бухгалтерские корректировочные рабочие документы по 14 пунктам (баланс пробных ведомостей и остатков по счетам, аудиторские корректировочные проводки, резервы под обесценение активов, прибыль/убыток от выбытия активов, амортизация основных средств, амортизация нематериальных активов, амортизация пресс-форм, начисление резервов по сомнительным долгам, резервирование и взаимозачет авансов выданных, амортизация долгосрочных отложенных расходов, резервы под обесценение запасов, инвентаризация денежных средств и расхождения, расчет штрафов и неустоек), по каждому проверяемому подразделению выводится одна строка с заключением, включающая ссылку на исходный файл и номер строки. Работает полностью локально, без подключения к сети, не требует API Key, без ограничений по количеству.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«把审计与账务调整底稿按 14 项检查（试算平衡与科目余额、审计调整分录、资产减值准备、资产处置损益、固定资产折旧、无形资产摊销、模具摊销、坏…»

把审计与账务调整底稿按 14 项检查（试算平衡与科目余额、审计调整分录、资产减值准备、资产处置损益、固定资产折旧、无形资产摊销、模具摊销、坏账准备计提、预提费用、预付款与预付账款核销、长期待摊费用摊销、存货跌价准备、现金盘点与长短款、罚款与违约金结算）逐单位核一遍，每个被审计单位一行结论，结论都带原文文件与行号。完全本地运行，不联网、不需要 API Key、没有次数上限。

ClawHub Hermes автор: chenqg618 v1.0.12 MIT-0 18 файлов тело ≈ 1 168 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 8 ч назад

Проверяет аудиторские и бухгалтерские корректировочные рабочие документы по 14 пунктам (баланс пробных ведомостей и остатков по счетам, аудиторские…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияОперации и проектытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
    allowed-tools: Read Bash

Просканировано файлов: 18. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 187 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name_en"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_zh"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_en"

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. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 38
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1168 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 187 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a real local audit-checking skill, but it needs Review because it contradicts its no-write claim and includes agent-directed paid install/purchase instructions.
LLM: suspicious (high) · 18 сент. 2026 г.