SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF founder-ledger

Однофайловый учет доходов и реестр вех для соло-предпринимателей, отслеживающих свой путь к первым 1000 долларам. Чистый Python, без аккаунтов, без SaaS — один JSON-файл для ваших данных.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A one-file income ledger and milestone registry for solo founders trac…»

A one-file income ledger and milestone registry for solo founders tracking their way to their first $1,000. Stdlib-only Python, no accounts, no SaaS — one JSON file for your data.

ClawHub Agent Skills v1.0.0 6 файлов тело ≈ 773 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Однофайловый учет доходов и реестр вех для соло-предпринимателей, отслеживающих свой путь к первым 1000 долларам.

Как процесс F 28/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

ПроцедураРазработкаИнфраструктуратип 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
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
28/100
Не запустится
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 28/100

  • 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: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 773 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
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 179 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a small local Python ledger that stores user-entered revenue in a JSON file and shows no network, credential, hidden persistence, or deceptive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: