SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB clawshier

Обработка изображений чеков или счетов-фактур в структурированные расходы и их запись в Google Sheets. Используйте, когда пользователь хочет сканировать, записывать, отслеживать или регистрировать расходы с изображения чека или счета-фактуры, или когда он предоставляет локальный путь к файлу изображения чека/счета-фактуры. OCR по умолчанию использует OpenAI; установите CLAWSHIER_VISION_PROVIDER=ollama для использования локального Ollama.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Process receipt or invoice images into structured expenses and log the…»

Process receipt or invoice images into structured expenses and log them to Google Sheets. Use when the user wants to scan, log, track, or record an expense from a receipt or invoice image, or when they provide a local file path to a receipt/invoice image. OCR uses OpenAI by default; set CLAWSHIER_VISION_PROVIDER=ollama to use local Ollama instead.

ClawHub Agent Skills автор: Fernando Valverde v0.1.5 MIT-0 24 файла тело ≈ 826 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Обработка изображений чеков или счетов-фактур в структурированные расходы и их запись в Google Sheets.

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск

ПроцедураGoogle SheetsФинансытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
Инструменты и файлы вес 18
60
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 · 6

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 6
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:42
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…ibj+tODHI5/+l06Au2Pcriv/Gmet…weg==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:63
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…8fQ+wE2m…hIQ==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:75
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…9dM/mwVgvbZJaSNaRk+bshk…Kbz+IoId…W0Q==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:101
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…7q9+ak9b…6z7+X768/cHsfg+WlysDWJcmthjsjQ==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:145
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…SDq+2kAA…MOe/+5cdoEdg==",
      детектор
    • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:46
      Чтение файла .env
      cp .env.example .env  # then fill in your keys

    Просканировано файлов: 17. 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 69/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 10, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 826 токенов
    • 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +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
    • +3Длина description 349 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    Clawshier fits its receipt-to-Google-Sheets purpose, but it deserves Review because it sends sensitive receipt data to cloud services and can automatically delete or restructure spreadsheet tabs without a confirmation gate.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.