SKILLEMALL.ai

CC tax-monthly-selfcheck-free

Ежемесячный пакет самопроверки по налогам (бесплатная версия) включает 3 типа проверок: проверка соотношения входящих/исходящих НДС и налоговой ставки, проверка дополнительных налогов на НДС, проверка авансовых платежей по налогу на прибыль. Материалы предоставляются по разделам (каждый раздел начинается с === Название проверки ===), с указанием первоисточника для каждой строки, возможностью автономного пересчета и возможностью проверки выводов третьими лицами. Триггерные слова включают: «Ежемесячная проверка налогов», «Ежемесячный пакет самопроверки налогов», «Проверка соотношения входящих/исходящих НДС и налоговой ставки», «Проверка дополнительных налогов на НДС», «Проверка авансовых платежей по налогу на прибыль», «Месячная проверка», «Самопроверка за месяц», «Что делать, если не сходится». Эта бесплатная версия выполняет 3 типа проверок: проверка соотношения входящих/исходящих НДС и налоговой ставки, проверка дополнительных налогов на НДС, проверка авансовых платежей по налогу на прибыль.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«税务月度自查包(免费版)共 3 类核对,含 增值税进销项与税负率核对、增值税附加税费核对、预缴企业所得税核对。分段贴材料(每段以 === 检…»

税务月度自查包(免费版)共 3 类核对,含 增值税进销项与税负率核对、增值税附加税费核对、预缴企业所得税核对。分段贴材料(每段以 === 检查名 === 开头),逐条给原文依据、可离线复算、结论可被第三方复核。触发词包括 税务月度、税务月度自查包、增值税进销项与税负率核对、增值税附加税费核对、预缴企业所得税核对、月底核对、月度自查、对不上怎么办。本免费版执行 3 类,增值税进销项与税负率核对、增值税附加税费核对、预缴企业所得税核对。

ClawHub Hermes автор: chenqg618 v1.0.6 MIT-0 8 файлов · 5 скриптов тело ≈ 611 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Ежемесячный пакет самопроверки по налогам (бесплатная версия) включает 3 типа проверок: проверка соотношения входящих/исходящих НДС и налоговой ставки…

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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 218 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: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 611 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 218 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 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 skill’s local tax-checking code appears offline and purpose-aligned, but its documentation and normal output push users toward an agent-led paid install flow using mutable remote package execution.
LLM: suspicious (high) · 16 сент. 2026 г.