SKILLEMALL.ai

AC bank-recon

Выполняет сверку банковских выписок с файлами главной книги. Поддерживает загрузку PDF-файлов банковских выписок, преобразование выписок из PDF в структурированные данные Excel, настраиваемые пороговые значения сумм, сопоставление по ID/ключу и семантическое сопоставление описаний. Используйте, когда пользователь хочет прочитать PDF-файл или файл Excel с банковской выпиской, преобразовать операции из выписки в таблицу, сверить банковские операции с проводками главной книги, определить совпадающие и несовпадающие элементы и сгенерировать книгу Excel с результатами сверки, сводной вкладкой и отдельными вкладками для несовпадающих банковских и несовпадающих проводок главной книги.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Perform bank reconciliation between bank statements and general ledger…»

Perform bank reconciliation between bank statements and general ledger files. Supports bank statement PDF ingestion, conversion of PDF statements into structured Excel data, custom amount thresholds, ID/key matching, and semantic description matching. Use when the user wants to read a bank statement PDF or Excel file, convert statement activity into a workbook, reconcile bank activity to GL transactions, identify matched and unmatched items, and generate an Excel workbook with reconciliation results, a summary tab, and separate unreconciled-bank and unreconciled-GL tabs.

ClawHub Agent Skills автор: ChipmunkRPA v1.0.2 MIT-0 3 файла тело ≈ 702 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Выполняет сверку банковских выписок с файлами главной книги.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск

ГенераторExcelФинансыДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
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

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (bank-recon) не совпадает с папкой (bank-recon-skill)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 26
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 702 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 577 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill locally reconciles bank and ledger files into Excel workbooks, with sensitive-file handling that users should manage carefully but no evidence of hidden or malicious behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.