SKILLEMALL.ai

AC subscription-revenue-tracker

Аналитика доходов для SaaS и подписного бизнеса. Отслеживайте MRR/ARR, рассчитывайте коэффициент оттока, чистый доход от удержания (NRR), пожизненную ценность клиента (LTV), когортный анализ и срок окупаемости. Подключается к Stripe, Chargebee или CSV-экспортам для автоматического расчета метрик. Выдает готовые для инвесторов дашборды, презентации для совета директоров и проводки QBO для отложенного дохода. Используйте при: построении финансовых моделей SaaS, расчете KPI подписки, подготовке обновлений для инвесторов, анализе удержания когорт или правильном учете отложенного дохода в GL. НЕ использовать для: бизнесов с разовыми транзакциями, электронной коммерции без подписок, доходов от криптовалют (используйте defi-position-tracker), ввода данных QBO (используйте qbo-automation) или обработки заработной платы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«SaaS and subscription business revenue intelligence. Track MRR/ARR, ca…»

SaaS and subscription business revenue intelligence. Track MRR/ARR, calculate churn rate, net revenue retention (NRR), customer lifetime value (LTV), cohort analysis, and payback periods. Connects to Stripe, Chargebee, or CSV exports for automated metric computation. Outputs investor-ready dashboards, board decks, and QBO journal entries for deferred revenue. Use when: building SaaS financial models, calculating subscription KPIs, preparing investor updates, analyzing cohort retention, or booking deferred revenue correctly in the GL. NOT for: one-time transaction businesses, ecommerce without subscriptions, crypto revenue (use defi-position-tracker), QBO data entry (use qbo-automation), or payroll processing.

ClawHub Agent Skills автор: samledger67-dotcom v1.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 4 750 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Аналитика доходов для SaaS и подписного бизнеса.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияStripeДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
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: 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 52/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4750 токенов
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 718 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a finance analytics skill with disclosed Stripe/CSV accounting workflows, but users should handle billing API keys and customer revenue data carefully.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.