SKILLEMALL.ai

AC private-assistant

Личный помощник по бухгалтерскому учету, ведению записей/журнала, напоминаниям и анализу расходов для Hermes. Используйте, когда пользователь хочет записывать доходы или расходы, сохранять заметки или размышления, запрашивать сводки, просматривать шаблоны расходов, сопоставлять расходы с заметками или управлять явными напоминаниями, основанными на локальных файлах JSONL и cron.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Personal bookkeeping, memo/journal, reminder, and spending-insight ass…»

Personal bookkeeping, memo/journal, reminder, and spending-insight assistant for Hermes. Use when the user wants to record income or expenses, save notes or reflections, query summaries, review spending patterns, correlate spending with memos, or manage explicit reminders backed by local JSONL files and cron.

ClawHub Hermes автор: askdjoashdasd v1.0.1 MIT-0 9 файлов тело ≈ 1 533 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Личный помощник по бухгалтерскому учету, ведению записей/журнала, напоминаниям и анализу расходов для Hermes.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск

АнализаторИнфраструктураЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 310 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 60Согласованность. Диалект Hermes требует category и tags
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 70
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1533 токенов

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)
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 310 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 70 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a local personal bookkeeping, memo, reminder, and spending-insight skill whose sensitive local storage and scheduled reminders are disclosed and fit its purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.