SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB Invoice Forge Professional Invoice Generator

Профессиональное создание счетов для фрилансеров и малого бизнеса. Создавайте красивые счета за секунды. Без зависимостей, без подписок, без облака. Чистый код на Python.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Professional invoice generation for freelancers and small businesses.…»

Professional invoice generation for freelancers and small businesses. Generate beautiful invoices in seconds. No dependencies, no subscriptions, no cloud required. Clean Python code.

ClawHub Agent Skills автор: Shadow Rose v1.0.1 MIT-0 12 файлов · 1 скрипт тело ≈ 3 913 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Профессиональное создание счетов для фрилансеров и малого бизнеса.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, согласованность, повторный запуск

ГенераторФинансытип 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 12. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Invoice Forge Professional Invoice Generator) не совпадает с папкой (invoice-forge)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 28
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3913 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 17. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

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)
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 182 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 45 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (32 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
Invoice Forge is a coherent local invoicing tool; its main risk is that it stores and changes client and invoice records on the user's computer.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.