AC autonomous-procurement-agent
Парсинг коммерческих предложений и обнаружение мошенничества. Используйте, когда: (1) Поступает предложение от поставщика в виде неструктурированного обычного текста, скана OCR или экспорта SAP, (2) Требуется кроссплатформенная сверка счетов в CNY/USD/EUR, (3) Финансовые отделы B2B нуждаются в аудите рисков в реальном времени для представленных поставщиками документов, (4) Требуется автоматическое соблюдение пороговых значений для эскалации утверждений. Обрабатывает нестандартные форматы с помощью двойного движка ИИ (regex + GPT-4o в качестве резервного варианта), обнаружения мошенничества F1/F2/F3 и подписки Lemon Squeezy MoR.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Enterprise procurement quote parsing and fraud detection. Use when: (1…»
Enterprise procurement quote parsing and fraud detection. Use when: (1) A supplier quote arrives as messy plain-text, OCR scan, or SAP export, (2) Cross-platform invoice reconciliation is needed across CNY/USD/EUR, (3) B2B finance teams need real-time risk auditing on vendor submissions, (4) Approval escalation thresholds need to be enforced automatically. Handles non-standard formats with dual-engine AI (regex + GPT-4o fallback), F1/F2/F3 fraud detection, and Lemon Squeezy MoR subscription.
Парсинг коммерческих предложений и обнаружение мошенничества.
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.
Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.
Как улучшить
- 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 Опасные команды
cmd-pipe-to-shellmanifest.json:19Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (строковый литерал в коде, не выполняется)"Install method changed from curl|bash to git clone + npm install",
строка в коде
Просканировано файлов: 10. 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
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 17
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3276 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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)
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 496 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 26 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (11 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.