SKILLEMALL.ai

AB rewards-optimizer

Определите лучший способ оплаты покупки (или ваших повседневных расходов) с помощью карты или платежного маршрута, чтобы максимизировать кэшбэк/баллы — без перерасхода или усложнения. Используйте, когда вас просят: «Какую карту использовать для [покупки]?», «Максимизировать вознаграждения по кредитной карте», «Лучшая карта для [категории]» или «Оптимизировать мои баллы». Определяет наиболее выгодный способ оплаты для ваших расходов из имеющихся у вас карт/программ, простую шпаргалку по категориям, советы по погашению и честные рекомендации (оплачивайте полностью, не гонитесь за баллами в долг или беспорядок). Не является финансовой консультацией.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Figure out the best card or payment route for a purchase (or your ever…»

Figure out the best card or payment route for a purchase (or your everyday spending) to maximize cashback/points — without overspending or drowning in complexity. Use when asked which card should I use for [purchase], maximize my credit card rewards, best card for [category], or optimize my points. Produces the best-value route for the spend from the cards/programs you actually have, a simple everyday cheat-sheet by category, redemption tips, and honest guardrails (pay in full, don't chase points into debt or clutter). Not financial advice.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 929 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 28 ч назад

Определите лучший способ оплаты покупки (или ваших повседневных расходов) с помощью карты или платежного маршрута, чтобы максимизировать кэшбэк/баллы — без…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, отчётность по ходу

Генератортип 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
70/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 70/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 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
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 31
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 929 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 546 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

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