SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD heath-ledger

AI-агент для бухгалтерского учета банковских счетов Mercury. Извлекает транзакции, категоризирует их (на основе правил + AI) и генерирует Excel-файлы с отчетом о прибылях и убытках, балансом, денежными потоками и деталями транзакций. Используйте, когда пользователь хочет вести бухгалтерский учет, генерировать финансовую отчетность, категоризировать банковские транзакции, подключить Mercury или подготовить месячную/квартальную/годовую отчетность. Триггеры: бухгалтерский учет, P&L, прибыль и убытки, баланс, денежные потоки, финансовая отчетность, банк Mercury, категоризация транзакций, генерация отчетности, закрытие месяца.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI bookkeeping agent for Mercury bank accounts. Pulls transactions, ca…»

AI bookkeeping agent for Mercury bank accounts. Pulls transactions, categorizes them (rule-based + AI), and generates Excel workbooks with P&L, Balance Sheet, Cash Flow, and transaction detail. Use when the user wants to do bookkeeping, generate financial statements, categorize bank transactions, connect Mercury, or produce monthly/quarterly/annual books. Triggers on: bookkeeping, P&L, profit and loss, balance sheet, cash flow, financial statements, Mercury bank, categorize transactions, generate books, monthly close.

ClawHub Agent Skills автор: Andrew Pierno v1.0.0 47 файлов · 11 скриптов тело ≈ 1 644 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

AI-агент для бухгалтерского учета банковских счетов Mercury.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторExcelStripeФинансытип 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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

    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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:29
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…e38+6NQZ…HmC+T7k8LvA==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:89
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…pjs+EVnW…hE7+ZyY8…tdA==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:119
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…uyQ+a1ko…Tn4+E0Ti6C2AA==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:193
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…FSj+bWLt…2sH/Kn8E…h6w==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:388
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…pjs+EVnW…hE7+ZyY8…tdA==",
      детектор

    Просканировано файлов: 47. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 41
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1644 токенов
    • low Ответ описан самодельной разметкой (27 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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -316 из 27 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 523 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This bookkeeping skill appears purpose-built, but it stores bank and Stripe API credentials in plaintext and exposes sensitive transaction data to logs or AI processing.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.