SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD mobile_pay_bill_ocr

Активируется только тогда, когда пользователь явно упоминает конкретные слова, такие как «счет Alipay», «запись платежа WeChat», «скриншот транзакции», «детали платежа», «счет мобильного платежа», для идентификации и структурированного извлечения времени, продавца, суммы, типа дохода/расхода и другой информации из скриншотов транзакций мобильных платежей. Не подходит для общего OCR или распознавания неоплатных счетов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«仅在用户明确提及“支付宝账单”、“微信支付记录”、“交易截图”、“支付明细”、“移动支付账单”等特定词汇时触发，用于识别并结构化提取移动支付…»

仅在用户明确提及“支付宝账单”、“微信支付记录”、“交易截图”、“支付明细”、“移动支付账单”等特定词汇时触发，用于识别并结构化提取移动支付交易截图中的时间、商户、金额、收支类型等信息。不适用于通用OCR或非支付类票据识别。

ClawHub Agent Skills автор: SCNet-sugon v1.0.2 MIT-0 9 файлов тело ≈ 780 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 26 ч назад

Активируется только тогда, когда пользователь явно упоминает конкретные слова, такие как «счет Alipay», «запись платежа WeChat», «скриншот транзакции»…

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентыРазработкатип 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
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 Секреты в коде secret-high-entropy-token references/api-docs.md:47
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "merchantNo": "0035…PeM",
    в кавычках

Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "required_env_vars"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "optional_env_vars"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "primary_credential"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependencies"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "permissions"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "input"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "output"

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (mobile_pay_bill_ocr) не совпадает с папкой (mobile-pay-bill-ocr)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 780 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 112: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill does what it says: it sends user-selected mobile payment screenshots to Scnet's OCR API and returns structured transaction data, with prominent privacy warnings.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 12 авг. 2026 г.