SKILLEMALL.ai

AB generate-alipay-wechat-report

Генерируйте интерактивный локальный HTML-отчет о расходах из исходных CSV-файлов Alipay и XLSX-файлов WeChat Pay. Используйте, когда агенту нужно преобразовать выписки о транзакциях Alipay (支付宝交易明细) или платежные ведомости WeChat Pay (微信支付账单流水文件) в цифровую панель для категоризации расходов, обзора ежемесячных тенденций, анализа постоянных продавцов, диагностики привычек расходов и оптимизации бюджета.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate an interactive local HTML spending report from native Alipay…»

Generate an interactive local HTML spending report from native Alipay CSV exports and WeChat Pay XLSX exports. Use when an agent needs to turn 支付宝交易明细 or 微信支付账单流水文件 into a digital dashboard for expense categorization, monthly trend review, recurring merchant analysis, spending habit diagnosis, and budget optimization.

ClawHub Agent Skills автор: yeyitech v0.1.1 4 файла тело ≈ 545 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Генерируйте интерактивный локальный HTML-отчет о расходах из исходных CSV-файлов Alipay и XLSX-файлов WeChat Pay.

Как процесс B 76/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, отчётность по ходу

ГенераторExcelДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
76/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Результат и критерий готовности вес 14
60
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 4. 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 76/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 545 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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)
    • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 319 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill locally converts user-provided Alipay and WeChat bill exports into an HTML spending report, with no evidence of network upload, credential access, or hidden behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.