AC payroll-gl-reconciliation
Сверяет отчёты платёжных сервисов (Gusto, ADP, Paychex, Rippling) с проводками в учётной системе (QuickBooks Online, Xero и др.). Автоматически создаёт проводки на основе сводок по зарплате, проверяет распределение зарплаты/налогов/льгот по нужным счетам, выявляет расхождения и отмечает ошибки до закрытия месяца. Формирует рабочие документы для аудита. Используйте для: сверки платёжных ведомостей с учётной системой, сопоставления выгрузок из платёжных сервисов с планом счетов, создания проводок по зарплате, проверки удержаний по льготам сотрудников или подготовки рабочих документов по зарплате. НЕ используйте для: обработки зарплаты или её выплаты (используйте ваш платёжный сервис), подачи налоговой отчётности (W-2, 941), выплат в блокчейне (используйте on-chain-payroll), онбординга персонала или записи на льготы.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Reconcile payroll processor reports (Gusto, ADP, Paychex, Rippling) to…»
Reconcile payroll processor reports (Gusto, ADP, Paychex, Rippling) to general ledger journal entries in QuickBooks Online, Xero, or other accounting software. Automates journal entry creation from payroll summaries, validates wage/tax/benefit allocations to correct GL accounts, detects variances, and flags discrepancies before month-end close. Produces audit-ready reconciliation workpapers. Use when: reconciling payroll registers to GL, mapping payroll processor exports to chart of accounts, creating payroll journal entries, validating employee benefit deductions, or preparing payroll workpapers. NOT for: payroll processing or running payroll (use your payroll platform), tax filing (W-2, 941), on-chain payroll (use on-chain-payroll), HR onboarding, or benefits enrollment.
Сверяет отчёты платёжных сервисов (Gusto, ADP, Paychex, Rippling) с проводками в учётной системе (QuickBooks Online, Xero и др.). Автоматически создаёт…
Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5901 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5901 токенов
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 21
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 783 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 21 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (11 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.