SKILLEMALL.ai

AB late-invoice-chaser

Добейтесь оплаты просроченного счета и реально получите деньги — твердая, но дружелюбная лестница эскалации, которая защищает отношения с клиентом до тех пор, пока не станет ясно, что именно отношения являются проблемой. Используйте, когда вас просят напомнить о неоплаченном счете, мой клиент не заплатил, написать напоминание об оплате или как заставить клиента, который поздно платит, заплатить. Создает поэтапную последовательность сообщений (мягкое напоминание → твердое напоминание → последнее уведомление → следующие шаги), привязанную к дням просрочки, с опциями штрафов за просрочку и приостановки работ, а также примечанием о том, что следует сохранить для записи.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Chase an overdue invoice and actually get paid — a firm-but-friendly e…»

Chase an overdue invoice and actually get paid — a firm-but-friendly escalation ladder that protects the client relationship until it's clear the relationship is the problem. Use when asked to chase an unpaid invoice, my client hasn't paid, write a payment reminder, or how do I get a late-paying client to pay. Produces a staged sequence of messages (gentle nudge → firm reminder → final notice → next steps) timed to the overdue days, with late-fee and work-pause options and a note on what to keep for the record.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 1 105 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Добейтесь оплаты просроченного счета и реально получите деньги — твердая, но дружелюбная лестница эскалации, которая защищает отношения с клиентом до тех пор…

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторФинансытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 2 местах: pm-claude-skills, pm-claude-skills

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: 1. 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 73/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 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: 30
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1105 токенов

    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 516 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.