SKILLEMALL.ai

AB receipts-audit

Проверяйте любой документ на соответствие его источникам — каждая фактическая претензия извлекается и оценивается как подтвержденная, частично подтвержденная, неподтвержденная или противоречивая, с указанием точной строки источника, которая ее поддерживает или опровергает. Используйте, когда вас просят проверить документ на соответствие источникам, проверить, подкреплены ли утверждения отчета, проверить презентацию по данным или спросить 'есть ли у этого документа подтверждения?'. Создает реестр претензий, неподтвержденные претензии, ранжированные по важности, предложение исправить или отбросить для каждой претензии и оценку честности с указанием метода.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit any document against its own sources — every factual claim extra…»

Audit any document against its own sources — every factual claim extracted and graded as evidenced, partially evidenced, unsupported, or contradicted, with the exact source line that supports or fails it. Use when asked to fact-check a document against its sources, check whether a report's claims are backed up, verify a deck against the data, or ask 'does this doc have receipts?'. Produces a claim ledger, unsupported claims ranked by load-bearingness, a fix-or-drop call per claim, and an honesty score with stated method.

ClawHub Agent Skills автор: mohitagw15856 v50.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 070 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Проверяйте любой документ на соответствие его источникам — каждая фактическая претензия извлекается и оценивается как подтвержденная, частично подтвержденная…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 18
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1070 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 526 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a straightforward document fact-checking workflow that asks the agent to compare user-provided claims against user-provided sources.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 14 июл. 2026 г.