SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC payroll-check-free

Перед выплатой зарплаты пересчитайте расчетную ведомость, проверьте, равна ли фактическая зарплата каждого сотрудника начисленной минус все вычеты, равна ли итоговая строка сумме всех столбцов, нет ли двух строк для одного человека, нет ли пустых полей и заполнителей. Каждое заключение будет содержать номер строки и оригинальный текст. Оплата и регистрация не требуются. Эта бесплатная версия выполняет: арифметический расчет фактической зарплаты для каждого сотрудника, проверку итоговой строки, проверку на дублирование сотрудников, проверку на пустые поля и заполнители. Ключевые слова включают: проверка расчетной ведомости, проверка перед выплатой зарплаты, ошибка в расчете фактической зарплаты, неверная сумма зарплаты, двойная выплата, расчет зарплаты, сверка зарплаты, сверка HR.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«发薪前把工资表算一遍，核对每个人的实发工资是否等于应发减各项扣款、合计行是否等于各列之和、有没有同一人出现两行、有没有金额空缺与占位符。每条…»

发薪前把工资表算一遍，核对每个人的实发工资是否等于应发减各项扣款、合计行是否等于各列之和、有没有同一人出现两行、有没有金额空缺与占位符。每条结论都带行号与原文，不需要付款，也不需要注册。本免费版执行 逐人实发算术、合计行复核、重复人员检测、空白与占位符。触发词包括 工资表核对、发薪前检查、实发工资算错、工资合计不对、重复发薪、算薪、薪酬核对、HR 对账。

ClawHub Hermes автор: chenqg618 v1.0.7 MIT-0 5 файлов тело ≈ 561 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 26 ч назад

Перед выплатой зарплаты пересчитайте расчетную ведомость, проверьте, равна ли фактическая зарплата каждого сотрудника начисленной минус все вычеты, равна ли…

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

ПроцедураОперации и проектыЛюди и наймтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
62
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 178 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: 22
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 561 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
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 178 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 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: 62.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The payroll checker itself is local and coherent, but it embeds a paid upgrade path that steers users or agents toward external package installation and payment setup.
LLM: suspicious (high) · 16 сент. 2026 г.