SKILLEMALL.ai

BD ai-settlement-pro

AI-управляемый интеллектуальный помощник по расчетам, поддерживающий точное распознавание тем, с помощью ключевых слов, анализ правил на естественном языке, процесс подтверждения правил, различные режимы расчетов (распределение по достижению цели/соревнование по рангу/смешанный режим), локальная обработка данных для обеспечения безопасности. Триггеры: «набор расчетов», «помоги мне с расчетами», «выполни расчеты», «расчетная активность».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI驱动的智能结算助手,支持话题词精准识别、自然语言规则解析、规则确认流程、多种结算模式(达标瓜分/排名赛/混合模式),数据本地处理保障安全…»

AI驱动的智能结算助手,支持话题词精准识别、自然语言规则解析、规则确认流程、多种结算模式(达标瓜分/排名赛/混合模式),数据本地处理保障安全。触发词:「一组结算」「帮我结算」「请结算」「结算活动」。

ClawHub Agent Skills автор: luxieng030124-max v2.1.3 MIT-0 13 файлов тело ≈ 7 219 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

AI-управляемый интеллектуальный помощник по расчетам, поддерживающий точное распознавание тем, с помощью ключевых слов, анализ правил на естественном языке…

Как процесс D 40/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
57
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
40/100
Процесс не доведён
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 13. 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7219 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 40/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (ai-settlement-pro) не совпадает с папкой (jiesuan)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7219 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 116
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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)
  • +3Длина description 99: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2126 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 58 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 116 пунктов
  • +4Есть примеры (25 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 57.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill appears local-only and not malicious, but it has a real payout-accuracy issue users should review before relying on it for settlements.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 7 июл. 2026 г.