SKILLEMALL.ai

AB hk-mpf-explainer

Используйте, когда вас просят «強積金點計», «強積金幾時可以攞», «轉強積金計劃», «僱主有冇供強積金», «自願供款扣稅», «eMPF 點用» или «understand Hong Kong's Mandatory Provident Fund (MPF)». Создает информацию о том, как работают взносы для дохода человека, проверки правильности уплаты взносов работодателем, пути вывода средств и их условия, варианты перемещения накопленных пособий, правила добровольных взносов, подлежащих налоговому вычету, и структуру выбора фонда без рекомендаций по конкретным фондам.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when asked 強積金點計, 強積金幾時可以攞, 轉強積金計劃, 僱主有冇供強積金, 自願供款扣稅, eMPF 點用, or…»

Use when asked 強積金點計, 強積金幾時可以攞, 轉強積金計劃, 僱主有冇供強積金, 自願供款扣稅, eMPF 點用, or understand Hong Kong's Mandatory Provident Fund (MPF). Produces how contributions work for the person's income, checks on whether the employer contributed correctly, the withdrawal routes and their conditions, the options for moving accrued benefits, the tax-deductible voluntary contribution rules, and a fund-choice framework without recommending funds.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 922 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 ч назад

Создает информацию о том, как работают взносы для дохода человека, проверки правильности уплаты взносов работодателем, пути вывода средств и их условия…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, 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
68/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Ошибки и развилки вес 10
55
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 68/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 19
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 922 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 425 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

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