SKILLEMALL.ai

AC finance-report-pro

Профессиональная версия генератора отчетов по личным финансам. ИИ анализирует личное финансовое положение, предоставляет финансовые рекомендации, генерирует профессиональный PDF-отчет. Включает анализ доходов и расходов, оценку активов и пассивов, планирование финансовых целей, рекомендации по пассивному доходу. Привлекает трафик к платным продуктам (FB Ads / электронная коммерция). Используйте, когда: (1) необходимо проанализировать личное финансовое положение, (2) необходимо сгенерировать финансовый отчет, (3) необходимы финансовые рекомендации, (4) необходима оценка активов и пассивов, (5) необходимо планирование пассивного дохода, (6) необходимо привлечь трафик к платным продуктам. Триггеры: «理财报告», «财务分析», «个人理财», «finance report», «financial analysis», «理财建议», «资产负债», «被动收入规划».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«個人理財報告生成專業版。AI 分析個人財務狀況,提供理財建議, 生成專業 PDF 報告。包含收入支出分析、資產負債評估、理財目標規劃、 被動…»

個人理財報告生成專業版。AI 分析個人財務狀況,提供理財建議, 生成專業 PDF 報告。包含收入支出分析、資產負債評估、理財目標規劃、 被動收入建議。引流到付費產品(FB Ads / 電商)。 Use when: (1) 需要分析個人財務狀況, (2) 需要生成理財報告, (3) 需要理財建議, (4) 需要資產負債評估, (5) 需要被動收入規劃, (6) 需要引流到付費產品。 Triggers: "理財報告", "財務分析", "個人理財", "finance report", "financial analysis", "理財建議", "資產負債", "被動收入規劃"。

ClawHub Agent Skills автор: chungvic v1.0.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 607 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Профессиональная версия генератора отчетов по личным финансам.

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

АнализаторДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
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

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: 4. 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 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. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 26
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 607 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 291 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill locally generates a personal finance report and includes disclosed promotional recommendations, with no evidence of hidden data collection, persistence, or unsafe execution.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.