SKILLEMALL.ai

BD shenzhen-property-tax-calculator

Калькулятор налогов и сборов при передаче прав на подержанные дома в Шэньчжэне. Когда пользователь упоминает ключевые слова, такие как "подержанный дом в Шэньчжэне", "налоги и сборы при передаче прав", "покупка/продажа/дарение/наследование недвижимости", "гербовый сбор", "налог на прирост капитала", "подоходный налог", немедленно используйте этот навык для расчета налогов и сборов и вывода подробной информации. Даже если пользователь просто говорит "помогите мне рассчитать, сколько налогов нужно заплатить при передаче прав", этот навык должен быть активирован. Поддерживает четыре способа передачи прав: купля-продажа, дарение близким родственникам, наследование и раздел имущества супругов, охватывает различные типы недвижимости, такие как жилая/коммерческая/торговая, и рассчитывает все налоги в соответствии с последней политикой, включая налог на прирост капитала, городской строительный налог, плату за образование, местный образовательный сбор, подоходный налог, гербовый сбор, налог на прирост стоимости земли, гербовый сбор, плату за регистрацию прав собственности и т. д., выводя подробную разбивку и суммы, которые должны уплатить покупатель и продавец.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«深圳二手房过户税费计算器。当用户提到深圳二手房、过户税费、买卖/赠与/继承房产、契税、增值税、个税等关键词时,立即使用此 Skill 完成税…»

深圳二手房过户税费计算器。当用户提到深圳二手房、过户税费、买卖/赠与/继承房产、契税、增值税、个税等关键词时,立即使用此 Skill 完成税费计算并输出明细。即使用户只说"帮我算一下过户要交多少税",也应触发此 Skill。支持买卖、直系亲属赠与、继承、夫妻财产分割四种过户方式,覆盖住宅/商务公寓/商业等多种房产类型,按最新政策计算增值税、城建税、教育费附加、地方教育附加、个人所得税、印花税、土地增值税、契税、产权登记费等全部税种,输出分项明细及买卖双方各自承担金额。

ClawHub Agent Skills автор: chuapi2020 v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 189 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Калькулятор налогов и сборов при передаче прав на подержанные дома в Шэньчжэне.

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

СправочникФинансыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • 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 (shenzhen-property-tax-calculator) не совпадает с папкой (tax-counting)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 15
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1189 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 236 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a Shenzhen property transfer tax guidance skill with no evidence of hidden code execution, persistence, credential use, or data exfiltration.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.