SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC edi-parser

Анализируйте файлы EDI X12 (810 Invoice, 850 Purchase Order, 856 ASN). Извлекайте структурированные данные из оболочек ISA/GS, наборов транзакций и сегментов. Используйте при работе с файлами EDI, соблюдении соответствия требованиям Walmart/розничных поставщиков или извлечении данных о заказах на покупку, счетах-фактурах и поставках из формата X12.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Parse EDI X12 files (810 Invoice, 850 Purchase Order, 856 ASN). Extrac…»

Parse EDI X12 files (810 Invoice, 850 Purchase Order, 856 ASN). Extract structured data from ISA/GS envelopes, transaction sets, and segments. Use when working with EDI files, Walmart/retail supplier compliance, or extracting PO, invoice, and shipment data from X12 format.

ClawHub Agent Skills автор: npfaerber v1.0.1 2 файла тело ≈ 639 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Анализируйте файлы EDI X12 (810 Invoice, 850 Purchase Order, 856 ASN).

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

СправочникЛогистика и складЗакупки и снабжениеФинансытип 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
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 2. 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 59/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 639 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 273 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a narrow instruction-only skill for interpreting EDI X12 documents, with no code execution, persistence, credential use, or network behavior evident.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.