BD receipt-compliance
Бухгалтерский помощник: OCR-распознавание счетов → проверка подлинности → автоматическое заполнение заявлений на возмещение → интеграция с системой утверждения. Самостоятельная настройка предприятия, локальная обработка данных.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«会计助手：发票OCR识别→真伪查验→报销单自动填充→对接审批系统。企业自主配置，数据本地处理。…»
会计助手：发票OCR识别→真伪查验→报销单自动填充→对接审批系统。企业自主配置，数据本地处理。
Бухгалтерский помощник: OCR-распознавание счетов → проверка подлинности → автоматическое заполнение заявлений на возмещение → интеграция с системой утверждения.
Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.
Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Широкие права
meta-agent-memory-dumpMEMORY.mdВ скилле есть файлы памяти агента / рабочего пространства (1) — похоже на дамп с личными данными или токенамиMEMORY.md
Просканировано файлов: 44. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 8252 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 8252 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 211
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 28. 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 47: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- -268 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -32 из 29 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 109 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 211 пунктов
- +4Есть примеры (46 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 7)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 56.