SKILLEMALL.ai

AC expense-tracker

Отслеживание и анализ личных расходов по чекам, банковским выпискам или ручному вводу. Используйте, когда пользователь хочет: сканировать чеки (фото/PDF), категоризировать расходы, отслеживать бюджеты, генерировать отчеты о расходах, анализировать структуру расходов или регистрировать транзакции. Триггеры: «track expenses», «receipt scan», «spending report», «budget tracker», «expense log», «where did my money go».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Track and analyze personal expenses from receipts, bank statements, or…»

Track and analyze personal expenses from receipts, bank statements, or manual input. Use when the user wants to: scan receipts (photos/PDFs), categorize spending, track budgets, generate expense reports, analyze spending patterns, or log transactions. Triggers on "track expenses", "receipt scan", "spending report", "budget tracker", "expense log", "where did my money go".

ClawHub Agent Skills автор: Eternal0404 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 442 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Отслеживание и анализ личных расходов по чекам, банковским выпискам или ручному вводу.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Track and analyze personal expenses from receipts, bank statements… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (expense-tracker) не совпадает с папкой (eternal-expense-tracker)
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 442 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 374 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a local expense tracker whose sensitive financial data handling is disclosed and matches its purpose, with privacy precautions users should understand.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.