SKILLEMALL.ai

AC openclaw-finance-voucher

Генерирует готовые к импорту китайские финансовые рабочие книги из ежемесячных экспортных данных по НДС или выписок по банковским счетам. Используйте, когда OpenClaw или Codex должны преобразовать экспортные данные Excel с накладными, содержащие листы, такие как 信息汇总表, 发票基础信息, 进项税, 进项税(有数量的), 凭证/凭证转出 и 科目编码, или экспортные данные банковских выписок, содержащие 账户明细, в полные финансовые рабочие книги с исходными таблицами, строками ваучеров, сопоставлением кодов счетов, агрегированием банковских комиссий, обработкой специальных счетов и примечаниями для аудита.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate import-ready Chinese finance workbooks from monthly input VAT…»

Generate import-ready Chinese finance workbooks from monthly input VAT invoice exports or bank statement exports. Use when OpenClaw or Codex must turn Excel invoice exports containing sheets such as 信息汇总表, 发票基础信息, 进项税, 进项税(有数量的), 凭证/凭证转出, and 科目编码, or bank detail exports containing 账户明细, into complete financial workbooks with source tables, voucher rows, account-code mapping, bank-fee aggregation, special-ticket handling, and audit notes.

ClawHub Agent Skills автор: khanabdullha258974-dot v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 866 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Генерирует готовые к импорту китайские финансовые рабочие книги из ежемесячных экспортных данных по НДС или выписок по банковским счетам.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторФинансыРазработкаДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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 55/100

    • 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
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (openclaw-finance-voucher) не совпадает с папкой (china-finance-voucher)
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 34
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 866 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 442 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a scoped finance-workbook generator with no executable installer, persistence, credential use, or hidden data transfer behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 3 авг. 2026 г.