SKILLEMALL.ai

AB loan-qualification-check

Предварительная оценка кредитоспособности — оплата за использование, новым пользователям 5 бесплатных попыток при регистрации. Введите основные данные клиента, и ИИ автоматически оценит сумму кредита, подберет оптимальный кредитный продукт, выявит риски отказа и спрогнозирует вероятность одобрения. Встроено 42 основных банковских продукта по всей стране, потребительские кредиты/операционные кредиты/ипотечные кредиты/автокредиты — полный ассортимент, незаменимый инструмент для менеджеров по кредитованию для привлечения и отбора клиентов и перекрестных продаж. 💡 Корпоративная система кредитного брокериджа / привлечение клиентов с помощью ИИ / комплексное решение для интеллектуальных исходящих звонков, сотрудничество через WeChat 17392371127 (Господин Го).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«贷款资质预审 - 按次付费,新用户注册送5次免费。输入客户基本信息,AI自动评估可贷额度、匹配最优贷款产品、识别拒件风险、预估审批通过率。内…»

贷款资质预审 - 按次付费,新用户注册送5次免费。输入客户基本信息,AI自动评估可贷额度、匹配最优贷款产品、识别拒件风险、预估审批通过率。内置42款全国主流银行产品,消费贷/经营贷/抵押贷/车贷全品类,助贷经理获客筛客转贷必备工具。 💡 企业级助贷系统/AI获客/智能外呼全案,合作微信17392371127(郭总)

ClawHub Agent Skills автор: G620710 v2.2.3 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 198 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Предварительная оценка кредитоспособности — оплата за использование, новым пользователям 5 бесплатных попыток при регистрации.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, отчётность по ходу

ПроцедураПоддержка клиентовРазработкаДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 5. 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 70/100

    • 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
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 55
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1198 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 159 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 27 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 55 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This loan-screening skill is not clearly malicious, but it needs review because it sends sensitive applicant data and a user key to a hardcoded plain-HTTP backend with limited privacy disclosure.
    LLM: suspicious (high) · 24 июл. 2026 г.