SKILLEMALL.ai

BC tax-professional

Комплексный налоговый консультант по США, оптимизатор вычетов и трекер расходов. Охватывает все типы занятости (W-2, 1099, S-Corp, смешанный), оценочные налоговые платежи, оценку риска аудита, триггеры жизненных событий, подачу деклараций в нескольких штатах, правила использования RV в качестве дома, оптимизацию налоговых ставок, хранение документов и проактивные ежегодные напоминания о налоговом календаре. Ваш CPA в кармане.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Comprehensive US tax advisor, deduction optimizer, and expense tracker…»

Comprehensive US tax advisor, deduction optimizer, and expense tracker. Covers all employment types (W-2, 1099, S-Corp, mixed), estimated tax payments, audit risk assessment, life event triggers, multi-state filing, RV-as-home rules, tax bracket optimization, document retention, and proactive year-round tax calendar nudges. Your CPA in the pocket.

ClawHub Agent Skills автор: Scott v1.0.1 3 файла тело ≈ 8 709 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Комплексный налоговый консультант по США, оптимизатор вычетов и трекер расходов.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, стоимость исполнения

АнализаторФинансытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
57
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Стоимость исполнения вес 6
40
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 8709 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 8709 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 12
  • 85Шаги. Шагов: 283, расплывчатых формулировок: 3
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 20. 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
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 349 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 79 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 283 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 57.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This tax skill is coherent and not malicious, but it asks for broad personal and financial data access and persistent Telegram reminders without enough consent, scoping, or removal guidance.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 10 сент. 2026 г.