SKILLEMALL.ai

AB accounting-skill

Обработка бухгалтерских документов — счетов-фактур (hóa đơn GTGT), заказов на покупку и банковских выписок. Извлечение структурированных данных из файлов PDF (цифровых и сканированных), JPG и PNG с использованием OCR. Вывод таблиц отслеживания Excel и резервных копий JSON. Классификация неизвестных документов и их маршрутизация к правильному экстрактору. Поддерживает вьетнамские и международные форматы. Используйте, когда вас просят извлечь, обработать, классифицировать или отслеживать счета-фактуры, заказы на покупку, банковские выписки или бухгалтерские документы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Process accounting documents — invoices (hóa đơn GTGT), purchase order…»

Process accounting documents — invoices (hóa đơn GTGT), purchase orders, and bank statements. Extract structured data from PDF (digital and scanned), JPG, and PNG files using OCR. Output Excel tracking sheets and JSON backups. Classify unknown documents and route to the correct extractor. Supports Vietnamese and international formats. Use when asked to extract, process, classify, or track invoices, POs, bank statements, or accounting documents.

ClawHub Agent Skills автор: DVNghiem v0.1.0 MIT-0 13 файлов тело ≈ 878 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Обработка бухгалтерских документов — счетов-фактур (hóa đơn GTGT), заказов на покупку и банковских выписок.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, согласованность, повторный запуск

ПроцедураФинансытип 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
B
67/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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: 13. 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 67/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (accounting-skill) не совпадает с папкой (vn-accounting-skill)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 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: 10
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 878 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 448 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
    • +3Все 6 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is mostly a coherent local accounting OCR tool, but its documented batch workflow can execute attacker-controlled shell commands through `eval`.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.