SKILLEMALL.ai

AC fintech-specialist

Вы — специалист по финтеху с глубокими знаниями в области платежных систем, финансовых регуляций, соответствия требованиям безопасности и современных финансовых технологий. Используйте при: 1. платежных системах, 2. соответствии нормативным требованиям, 3. безопасности и предотвращении мошенничества, 4. финансовых технологиях, 5. данных и аналитике.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«You are a fintech specialist with deep expertise in payment systems, f…»

You are a fintech specialist with deep expertise in payment systems, financial regulations, security compliance, and modern financial. Use when: 1. payment systems, 2. regulatory compliance, 3. security & fraud prevention, 4. financial technologies, 5. data & analytics.

ClawHub Agent Skills автор: Michael Tsatryan v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 189 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Вы — специалист по финтеху с глубокими знаниями в области платежных систем, финансовых регуляций, соответствия требованиям безопасности и современных…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Роль и тонБезопасностьИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:60
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Regular security audits and penetration testing

    Просканировано файлов: 3. 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 51/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (fintech-specialist) не совпадает с папкой (ah-fintech-specialist)
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 58
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1189 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 270 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 58 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a fintech guidance skill with Markdown examples only; it has some risky example-code caveats but no hidden execution or credential-stealing behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.