SKILLEMALL.ai

AC crc-bank-statement-converter

Пакетное преобразование выписок Excel/CSV из разных банков в стандартный формат для регуляторной отчетности (9 столбцов). Используйте, когда: пользователю нужно преобразовать формат банковских выписок, свести воедино выписки по нескольким счетам из разных банков, подготовить данные для регуляторной отчетности. НЕ используйте для: обработки файлов, не являющихся банковскими выписками, восстановления зашифрованных/поврежденных файлов. Требуется Python3 + openpyxl + xlrd.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将不同银行导出的流水 Excel / CSV 批量转换为监管报送标准格式(9 列)。Use when: 用户需要转换银行流水格式、汇总多银行…»

将不同银行导出的流水 Excel / CSV 批量转换为监管报送标准格式(9 列)。Use when: 用户需要转换银行流水格式、汇总多银行多账户流水、整理监管报送数据。NOT for: 非银行流水文件处理、加密/损坏文件修复。需要 Python3 + openpyxl + xlrd。

ClawHub Agent Skills автор: qiqikuaidianpao v1.5.5 MIT-0 4 файла тело ≈ 640 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Пакетное преобразование выписок Excel/CSV из разных банков в стандартный формат для регуляторной отчетности (9 столбцов).

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 4. 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 50/100

    • 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
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 33
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 640 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 143 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill locally converts user-selected bank statement spreadsheets into a standardized zip output, with no evidence of hidden network access, credential use, persistence, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 15 июн. 2026 г.