SKILLEMALL.ai

AC form-1040-review

Проверка индивидуальных налоговых деклараций США (форма 1040/1040-SR) за последний налоговый год, сравнение основных статей декларации с налоговыми правилами текущего года, проверка согласованности исторических деклараций при предоставлении нескольких лет, создание отдельного реестра рисков в формате DOCX и оценка вероятности аудита на основе содержания декларации. Используйте, когда задачи включают проверку соответствия 1040, анализ многолетней согласованности, проверку налогового законодательства или оценку аудиторского риска.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Review U.S. individual income tax returns (Form 1040/1040-SR) for the…»

Review U.S. individual income tax returns (Form 1040/1040-SR) for the most recent tax year, compare major return items against current-year tax rules, check consistency across historical returns when multiple years are provided, generate a standalone DOCX risk register, and estimate audit likelihood from return content. Use when tasks involve 1040 compliance review, multi-year consistency analysis, tax-law validation, or audit-risk assessment.

ClawHub Agent Skills автор: ChipmunkRPA v1.0.0 MIT-0 8 файлов · 1 скрипт тело ≈ 851 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 5 дн назад

Проверка индивидуальных налоговых деклараций США (форма 1040/1040-SR) за последний налоговый год, сравнение основных статей декларации с налоговыми правилами…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, согласованность

АнализаторWordФинансытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

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

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (form-1040-review) не совпадает с папкой (usa-tax-return-review-1040)
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 35
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 851 токенов

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 447 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill openly reviews user-provided tax-return JSON and writes local report files; its main risks are expected sensitive-data handling and an optional unpinned DOCX dependency install.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 12 сент. 2026 г.