SKILLEMALL.ai

BD contract_auditor

Навык аудита контрактов — ИИ-помощь в проверке условий контракта, выявлении рисков и проблем. Функции: - Автоматическое извлечение текста контракта (формат Word) - Проверка условий о суммах (соответствие, этапы оплаты, штрафы за нарушение) - Проверка условий поставки (сроки, стандарты, ответственность за задержку) - Проверка соответствия (подписи, даты, ключевые условия) - Предупреждения о рисках (невыгодные условия, двусмысленные формулировки) - Генерация отчета об аудите + комментирование документов

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«合同审计 Skill - AI 辅助审查合同条款,识别风险和问题 功能: - 自动提取合同文本(Word 格式) - 审查金额条款(一致性…»

合同审计 Skill - AI 辅助审查合同条款,识别风险和问题 功能: - 自动提取合同文本(Word 格式) - 审查金额条款(一致性、付款节点、违约金) - 审查交付条款(时间、标准、延期责任) - 审查合规性(签章、日期、关键条款) - 风险提示(不利条款、模糊表述) - 生成审计报告 + 批注文档

ClawHub Agent Skills автор: bjmfjoy v1.0.0 MIT-0 18 файлов тело ≈ 581 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Навык аудита контрактов — ИИ-помощь в проверке условий контракта, выявлении рисков и проблем.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 15. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (contract_auditor) не совпадает с папкой (contract-auditor)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 22
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 581 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 155 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a local contract-review helper that reads user-provided Word/text contracts and produces reports or annotated output files, with no evidence of hidden data collection or unsafe automation.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.