SKILLEMALL.ai

AB pay-stub-decoder

Расшифруйте расчетный лист построчно — каждое удержание объяснено, история от валового до чистого дохода и ошибки, которые стоит отловить. Используйте при запросе на объяснение моего расчетного листа, почему моя зарплата меньше ожидаемой, что означают все эти удержания или проверь мою зарплату на ошибки. Создает построчную расшифровку, водопад от валового до чистого дохода, контрольный список ошибок (удержание, льготы, сверхурочные) и исправления, которые следует обсудить с отделом расчета заработной платы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Decode a pay stub line by line — every deduction explained, the gross-…»

Decode a pay stub line by line — every deduction explained, the gross-to-net story, and the errors worth catching. Use when asked to explain my pay stub, why is my paycheck smaller than expected, what are all these deductions, or check my paycheck for mistakes. Produces a line-by-line decode, the gross-to-net waterfall, the error checklist (withholding, benefits, overtime), and the fixes to raise with payroll.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 2 файла тело ≈ 917 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Расшифруйте расчетный лист построчно — каждое удержание объяснено, история от валового до чистого дохода и ошибки, которые стоит отловить.

Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, отчётность по ходу

ГенераторФинансытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
75/100
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: pay-stub-decoder (mohitagw15856/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: 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 75/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 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: 24
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 917 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 413 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.