SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC piece-rate-wage-check-free

Перед расчетом заработной платы для предприятий с повременной оплатой труда сверяйте ведомость сдельной заработной платы. Построчный пересчет сдельной заработной платы (количество годных изделий × цена за единицу работы) и подлежащей выплате сдельной заработной платы (сдельная заработная плата − удержания за брак − удержания за отходы + доплата за минимум + доплата за сверхурочную работу). Сравнение количества годных изделий с объемом производства, проверка итоговых строк по всем столбцам, поиск дублирующихся строк по видам работ и пустых или отрицательных значений. Каждое заключение ссылается на номер исходной строки в таблице. Триггерные слова: несоответствие сдельной заработной платы, ошибка в цене за единицу работы, повторное удержание за брак, доплата за минимум, сверка ведомости сдельной заработной платы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«有计件工的企业发薪前核对计件工资表，逐行复算计件工资（合格数量 × 工序单价）与应付计件工资（计件工资 − 返工扣款 − 报废扣款 + 保底…»

有计件工的企业发薪前核对计件工资表，逐行复算计件工资（合格数量 × 工序单价）与应付计件工资（计件工资 − 返工扣款 − 报废扣款 + 保底补差 + 加班补差），比对合格数量与产量、逐列复核合计行、查重复工序行与空缺负值，每条结论引用表内原文行号。触发词包括 计件工资对不上、工序单价算错、返工扣款重复扣、保底补差、计件工资表核对。

ClawHub Hermes автор: chenqg618 v1.0.1 MIT-0 5 файлов · 2 скрипта тело ≈ 868 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Перед расчетом заработной платы для предприятий с повременной оплатой труда сверяйте ведомость сдельной заработной платы.

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

ПроцедураОперации и проектытип 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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 166 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: 25
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 868 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 166 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
  • +4Есть примеры (2 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
The payroll checker itself is local and purpose-related, but the package also pushes paid upgrade and install flows that can run remote payment tooling.
LLM: suspicious (high) · 16 сент. 2026 г.