SKILLEMALL.ai

BC halaos-hr

Операционная система для управления персоналом на базе ИИ для Юго-Восточной Азии. Полный расчет заработной платы с соблюдением законодательства Филиппин/Сингапура/Шри-Ланки, 9 ИИ-агентов (специалист по расчету зарплаты, специалист по соответствию требованиям, консультант по отпускам...), учет рабочего времени с геолокацией GPS, рабочие процессы для отпусков/сверхурочных/расходов, организационная аналитика с обнаружением риска увольнения и выгорания. Нулевая настройка через OpenClaw.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered HR Operating System for Southeast Asia. Full payroll with P…»

AI-powered HR Operating System for Southeast Asia. Full payroll with PH/SG/LK compliance, 9 AI agents (payroll specialist, compliance officer, leave advisor...), attendance with GPS geofencing, leave/OT/expense workflows, org intelligence with flight risk & burnout detection. Zero-setup via OpenClaw.

ClawHub Agent Skills автор: tonypk v1.1.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 3 480 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Операционная система для управления персоналом на базе ИИ для Юго-Восточной Азии.

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторБезопасностьФинансыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Когда включается вес 12
20
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: 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "emoji"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 77
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3480 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 301 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 77 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This HR skill is coherent and not malware-like, but it grants broad access to sensitive employee and payroll systems without enough safeguards described.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.