SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC invoice-from-email

Автоматический поиск и загрузка вложений счетов/маршрутных листов из электронной почты, интеллектуальное трёхступенчатое извлечение текста (автоматическое понижение уровня PyMuPDF/Tesseract/PaddleOCR), объединение счетов и маршрутных листов в формат A4, создание Excel-файла с двумя листами расходов. Более 90% электронных счетов обрабатываются без зависимости от OCR.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«从邮箱自动搜索下载发票/行程单附件，智能三级文字提取（PyMuPDF/Tesseract/PaddleOCR自动降级），发票+行程单合并排版…»

从邮箱自动搜索下载发票/行程单附件，智能三级文字提取（PyMuPDF/Tesseract/PaddleOCR自动降级），发票+行程单合并排版到A4纸，生成双Sheet费用清单Excel。零OCR依赖即可处理90%+电子发票。

ClawHub Agent Skills автор: leahlu0124-creator v1.0.6 MIT-0 6 файлов тело ≈ 2 384 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Автоматический поиск и загрузка вложений счетов/маршрутных листов из электронной почты, интеллектуальное трёхступенчатое извлечение текста (автоматическое…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияGmailExcelДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:86
    Чтение файла .env
    cat /Users/lulingyan/.workbuddy/skills/imap-smtp-email/.env 2>/dev/null

Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 25
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2384 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)
  • +3Длина description 112: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
  • +4Есть примеры (23 блоков кода)
  • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill’s invoice workflow is mostly coherent, but it asks agents to handle and persist mailbox credentials in another skill’s config, which needs human review before installation.
LLM: suspicious (high) · 14 июл. 2026 г.