SKILLEMALL.ai

CC expert-logistics-pub

Эксперт по расчету логистики и перевозок, один навык охватывает 10 таких поднавыков — проверка страхования грузов и возмещения ущерба, проверка расчетов стоимости перевозки и полученных платежей, проверка расчетов стоимости перевозки для водителей-перевозчиков, проверка расчетов стоимости топлива и перевозки для автопарков, проверка возмещения ущерба грузу и удержаний, проверка топливных карт и расхода топлива для автопарков... Прикрепите таблицу, и она будет автоматически распределена по соответствующим поднавыкам с предоставлением пошаговых выводов (с указанием номера строки оригинала, с возможностью пересчета). Если материалов недостаточно, честно сообщите, "каких столбцов не хватает", никогда не делайте выводов. Ключевые слова включают: Эксперт по расчету логистики и перевозок, проверка страхования грузов и возмещения ущерба, проверка расчетов стоимости перевозки и полученных платежей, проверка расчетов стоимости перевозки для водителей-перевозчиков, проверка расчетов стоимости топлива и перевозки для автопарков, проверка возмещения ущерба грузу и удержаний, проверка топливных карт и расхода топлива для автопарков.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«物流与运输结算专家,一个技能覆盖这一类 10 个子技能——货运险投保与货损理赔核对、网点运费与代收货款结算核对、承运司机运费结算核对、车队油…»

物流与运输结算专家,一个技能覆盖这一类 10 个子技能——货运险投保与货损理赔核对、网点运费与代收货款结算核对、承运司机运费结算核对、车队油耗与运费核对、货运破损理赔与扣款核对、车队油卡与油耗核对…。贴一张表进来,自动分诊到对应的子技能并给出逐条结论(带原文行号、可复算),材料不足时如实说"缺哪些列",绝不给结论。触发词包括 物流与运输结算专家、货运险投保与货损理赔核对、网点运费与代收货款结算核对、承运司机运费结算核对、车队油耗与运费核对、货运破损理赔与扣款核对、车队油卡与油耗核对。

ClawHub Hermes автор: chenqg618 v1.0.10 MIT-0 15 файлов · 11 скриптов тело ≈ 580 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Эксперт по расчету логистики и перевозок, один навык охватывает 10 таких поднавыков — проверка страхования грузов и возмещения ущерба, проверка расчетов…

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

ПроцедураОперации и проектыЛогистика и складИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
C
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: 15. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 244 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: 7
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 580 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 244 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
  • +4Есть примеры (1 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: clean
The skill locally checks pasted logistics settlement tables and shows no evidence of network exfiltration, destructive actions, or hidden high-impact behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 23 сент. 2026 г.