SKILLEMALL.ai

BC smart-ledger

Умный трекер доходов и расходов — быстро записывайте транзакции на естественном языке, автоматически категоризируйте, генерируйте отчеты за день/неделю/месяц и анализируйте тенденции. Поддерживает ввод на китайском естественном языке («Сегодня на обед потратил 35 юаней»), данные хранятся локально в формате JSON для защиты конфиденциальности. Подходит для управления личными финансами, отслеживания бюджета и анализа расходов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«智能收支追踪器 — 通过自然语言快速记账,自动分类,生成日/周/月报告和趋势分析。 支持中文自然语言输入("今天午饭花了35元"),数据本地…»

智能收支追踪器 — 通过自然语言快速记账,自动分类,生成日/周/月报告和趋势分析。 支持中文自然语言输入("今天午饭花了35元"),数据本地JSON存储保护隐私。 适用于个人财务管理、预算追踪和消费分析场景。

ClawHub Hermes автор: dyby99-gif v1.0.0 5 файлов тело ≈ 985 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Умный трекер доходов и расходов — быстро записывайте транзакции на естественном языке, автоматически категоризируйте, генерируйте отчеты за день/неделю/месяц…

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

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 105 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "emoji"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "os"

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: 51
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 985 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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)
  • +3Длина description 104: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 34 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 51 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: clean
Smart Ledger is a disclosed local expense tracker that stores and edits personal finance records on the user's device, with no evidence of hidden network access or unrelated behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.