SKILLEMALL.ai

BF Financial Industry Compliance Audit Assistant

ИИ-ассистент по финансовому аудиту соответствия — охватывает чек-лист соответствия, подготовку к аудиту, выявление рисков, генерацию аудиторского отчета и отслеживание обновлений нормативных требований. Создан для сотрудников по комплаенсу и команд внутреннего аудита. Ключевые слова: compliance audit, regulatory compliance, risk management, internal control, audit report, 合规审核, 合规检查, 风险管理, 内部控制, 审计报告, 内控检查, 合规整改, 监管检查, 合规评价.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered financial compliance audit assistant — covers compliance ch…»

AI-powered financial compliance audit assistant — covers compliance checklist, audit preparation, risk identification, audit report generation, and regulatory update tracking. Built for compliance officers and internal audit teams. Keywords: compliance audit, regulatory compliance, risk management, internal control, audit report, 合规审核, 合规检查, 风险管理, 内部控制, 审计报告, 内控检查, 合规整改, 监管检查, 合规评价.

ClawHub Agent Skills автор: lingfeng-19 v3.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 441 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

ИИ-ассистент по финансовому аудиту соответствия — охватывает чек-лист соответствия, подготовку к аудиту, выявление рисков, генерацию аудиторского отчета и…

Как процесс F 34/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

АнализаторБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
53
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
34/100
Не запустится
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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 frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 3, column 14: description: AI-powered financial compliance audit assistant — covers complianc… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"

Процессный рейтинг: все десять параметров 34/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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 (Financial Industry Compliance Audit Assistant) не совпадает с папкой (finance-compliance-audit)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 441 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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 385 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 53.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a compliance-audit guidance skill with no evidence of hidden, destructive, or data-exfiltrating behavior.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.