SKILLEMALL.ai

BB smb-invoice-tracker

Локальный реестр отслеживания счетов с опциональным текстом напоминания, сгенерированным LLM. Добавляйте счета вручную, отслеживайте статус неоплаченных/оплаченных, генерируйте отчеты о денежных потоках. Используйте, когда пользователь говорит «отследить счет», «добавить счет», «показать мои неоплаченные счета» или «отчет по счетам».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Local invoice tracking ledger with optional LLM-generated reminder tex…»

Local invoice tracking ledger with optional LLM-generated reminder text. Add invoices manually, track outstanding/paid status, generate cash flow reports. Use when user says 'track an invoice', 'add an invoice', 'show my outstanding invoices', or 'invoice report'.

ClawHub Agent Skills автор: jzargona v1.0.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 655 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 11 ч назад

Локальный реестр отслеживания счетов с опциональным текстом напоминания, сгенерированным LLM.

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

ГенераторWhatsAppGmailStripeФинансытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Missing closing "quote at line 13, column 89: …WhatsApp, Stripe, and Telegram features described in v1.0 are planned for v1.1. ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "permissions"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "privacy"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 69/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 23
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 655 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 264 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill mostly matches an invoice-tracking purpose, but it appears to record reminders and Gmail authorization states in ways that could mislead a business user.
    LLM: suspicious (medium) · 30 июн. 2026 г.