SKILLEMALL.ai

AB grocery-budget-audit

Узнайте, куда на самом деле уходят деньги на еду — честный учет на основе реальных чеков/выписок, четыре категории утечек (отходы, наценка за удобство, автоматическое потребление брендов, размытость расходов на еду вне дома), меры по устранению каждой утечки с реалистичными диапазонами экономии и целевой бюджет, который выдержит реальная жизнь. Используйте, когда кто-то говорит «мы столько тратим на еду?!», «проверьте мои расходы на продукты», «сократите наши расходы на еду» или когда споры о расходах на еду вне дома становятся семейной проблемой. Помогает составить учетную запись, отчет об утечках и бюджет с сохранением удовольствия.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Find where the food money actually goes — a no-shame ledger built from…»

Find where the food money actually goes — a no-shame ledger built from real receipts/statements, the four leak categories (waste, convenience markup, brand autopilot, the takeaway blur), a per-leak fix with realistic savings ranges, and a target budget that survives real life. Use when someone says 'we spend how much on food?!', 'audit my grocery spending', 'cut our food bill', or takeaway guilt is the household argument. Produces the ledger, the leak report, and a keep-the-joy budget.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 1 233 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Узнайте, куда на самом деле уходят деньги на еду — честный учет на основе реальных чеков/выписок, четыре категории утечек (отходы, наценка за удобство…

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

АнализаторДанные и аналитикаМаркетингтип 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 1 месте: 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: 23
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1233 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 490 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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