BD Expense
Комплексный навык ИИ-агента для отслеживания, категоризации и отчетности по расходам. Помогает частным лицам отслеживать личные расходы, сотрудникам правильно подавать заявки на возмещение, фрилансерам учитывать вычитаемые деловые расходы и владельцам малого бизнеса вести чистую финансовую отчетность без опыта в бухгалтерии.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A comprehensive AI agent skill for tracking, categorizing, and reporti…»
A comprehensive AI agent skill for tracking, categorizing, and reporting expenses. Helps individuals monitor personal spending, helps employees submit reimbursements correctly, helps freelancers capture deductible business expenses, and helps small business owners maintain clean financial records without an accounting background.
Комплексный навык ИИ-агента для отслеживания, категоризации и отчетности по расходам.
Как процесс D 36/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается
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 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.
Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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-agent-memory-dumpheartbeat.mdВ скилле есть файлы памяти агента / рабочего пространства (1) — похоже на дамп с личными данными или токенамиheartbeat.md
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 36/100
- 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1777 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)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 331 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.