SKILLEMALL.ai
EN Войти

AB au-modern-award-payroll-auditor

Аудит австралийской системы расчета заработной платы на соответствие современным отраслевым соглашениям — определяет правильное соглашение и классификацию, проверяет базовые ставки, ставки за работу в выходные и праздничные дни, сверхурочную работу, надбавки, оплату для временных работников, ежегодную зарплату по тесту BOOT и пенсионные отчисления в соответствии с минимумами Закона о справедливой работе для австралийских предприятий.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit Australian payroll for Modern Award compliance — identify the co…»

Audit Australian payroll for Modern Award compliance — identify the correct award and classification, verify base rates, penalty rates, overtime, allowances, casual loading, annualised salary BOOT test, and superannuation against Fair Work Act minimums for Australian businesses.

ClawHub Agent Skills автор: Arbaz Asif v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 9 085 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 12 ч назад

Аудит австралийской системы расчета заработной платы на соответствие современным отраслевым соглашениям — определяет правильное соглашение и классификацию…

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, стоимость исполнения, повторный запуск

АнализаторФинансыБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 9085 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 73/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 9085 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 85Шаги. Шагов: 179, расплывчатых формулировок: 3
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 279 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 30 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 179 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a text-only Australian payroll compliance guidance skill with no code execution, credential access, or hidden system behavior, though users should verify rates before relying on it.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 30 мая 2026 г.