SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC e-facture-rapprochement

Обрабатывает СЧЕТА-ФАКТУРЫ (Factur-X / UBL / CII в fast-path, и особенно ФОТОГРАФИИ ЧЕКОВ и PDF с помощью LLM-экстракции с оценкой достоверности) И ВЫПИСКИ БАНКА (CAMT.053 / OFX / CSV), затем СВЯЗЫВАЕТ платежи ↔ счета-фактуры и записывает company.json + rapprochement.json в контракт Pocket-Claw. Активируйте этот skill, как только речь идет о банковском сопоставлении, сверке, сопоставлении платежей со счетами-фактурами, обработке чеков/счетов-фактур/выписок для бухгалтерии, создании rapprochement.json или выявлении неоплаченных счетов/бесхозных платежей/необоснованных операций клиента — даже если пользователь явно не говорит «сопоставление». Основная работа выполняется скриптами/main.py; никогда не переписывайте движок вручную и никогда не пишите JSON вручную.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Ingère les FACTURES (Factur-X / UBL / CII en fast-path, et surtout les…»

Ingère les FACTURES (Factur-X / UBL / CII en fast-path, et surtout les PHOTOS DE TICKETS DE CAISSE et PDF par extraction LLM avec score de confiance) ET les RELEVÉS BANCAIRES (CAMT.053 / OFX / CSV), puis RAPPROCHE paiements ↔ factures et écrit company.json + rapprochement.json au contrat Pocket-Claw. Déclenche ce skill dès qu'il s'agit de rapprochement bancaire, de lettrage, de matcher des paiements avec des factures, d'ingérer des tickets/factures/relevés pour la compta, de produire rapprochement.json, ou de repérer les factures impayées / paiements orphelins / opérations injustifiées d'un client — même si l'utilisateur ne dit pas explicitement « rapprochement ». Le vrai travail est fait par scripts/main.py ; ne réimplémente jamais le moteur à la main et n'écris jamais le JSON à la main.

ClawHub Agent Skills автор: trendex v1.0.0 MIT-0 20 файлов тело ≈ 1 404 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 26 ч назад

Обрабатывает СЧЕТА-ФАКТУРЫ (Factur-X / UBL / CII в fast-path, и особенно ФОТОГРАФИИ ЧЕКОВ и PDF с помощью LLM-экстракции с оценкой достоверности) И ВЫПИСКИ…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураДанные и аналитикаИИ и агентытип 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
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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

  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: 20. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 13
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1404 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 799 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
  • +3Все 7 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill coherently reconciles invoices and bank statements, but users should run it only on intended accounting folders because it handles sensitive financial records.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 4 июн. 2026 г.