SKILLEMALL.ai

AC didit-aml-screening

Интеграция автономного API Didit AML Screening для проверки физических лиц или компаний по глобальным спискам наблюдения. Используйте, когда пользователь хочет выполнить проверки AML, проверить списки санкций, проверить статус PEP, обнаружить неблагоприятные СМИ, внедрить соответствие KYC/AML, проверить списки OFAC/UN/EU, рассчитать баллы риска или выполнить проверку на отмывание денег с использованием Didit. Поддерживает более 1300 баз данных, нечеткое сопоставление имен, настраиваемые веса оценки и непрерывный мониторинг.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Integrate Didit AML Screening standalone API to screen individuals or…»

Integrate Didit AML Screening standalone API to screen individuals or companies against global watchlists. Use when the user wants to perform AML checks, screen against sanctions lists, check PEP status, detect adverse media, implement KYC/AML compliance, screen against OFAC/UN/EU watchlists, calculate risk scores, or perform anti-money laundering screening using Didit. Supports 1300+ databases, fuzzy name matching, configurable scoring weights, and continuous monitoring.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 2 425 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Интеграция автономного API Didit AML Screening для проверки физических лиц или компаний по глобальным спискам наблюдения.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ИнтеграцияИнфраструктураБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 2. 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 63/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 13
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2425 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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 476 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.