SKILLEMALL.ai

AB fairsplit

Разделяйте расходы группы и рассчитывайтесь минимальным количеством платежей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Split group expenses and settle up in the fewest payments.…»

Split group expenses and settle up in the fewest payments.

ClawHub Hermes автор: Himadri Ganguly v1.0.0 MIT-0 6 файлов · 2 скрипта тело ≈ 2 664 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 5 дн назад

Разделяйте расходы группы и рассчитывайтесь минимальным количеством платежей.

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности

ПроцедураТексты и документыФинансыДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
93
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Инструменты и файлы вес 18
60
Согласованность вес 8
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 6. 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 72/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, read, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Согласованность. Диалект Hermes требует category и tags
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 23
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2664 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 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
    • +3Длина description 58: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    FairSplit is a disclosed local expense-splitting skill whose file writes, optional exchange-rate lookup, and delete/reset operations fit its stated purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 8 окт. 2026 г.