SKILLEMALL.ai

AD merge-travel-pdfs

Автоматически объединяет папки с возмещением расходов в один PDF-файл. Поддерживает рекурсивное сканирование папок, слияние PDF, две накладные на страницу A4, скриншоты/изображения телефона, размещенные как слоты на полстраницы A4, и рабочие книги Excel с несколькими листами, преобразованные в PDF перед слиянием.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automatically merge reimbursement folders into one PDF. Supports recur…»

Automatically merge reimbursement folders into one PDF. Supports recursive folder scanning, PDF merging, two invoices per A4 page, phone screenshots/images placed as A4 half-page slots, and Excel workbooks with multiple sheets converted to PDF before merging.

ClawHub Agent Skills автор: harven-droid v1.0.2 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 342 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 12 ч назад

Автоматически объединяет папки с возмещением расходов в один PDF-файл.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураExcelФинансыДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 4. 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 46/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (merge-travel-pdfs) не совпадает с папкой (merge-reimbursement-pdfs)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 85Шаги. Шагов: 46, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1342 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 259 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches its PDF-merging purpose, but it can automatically install Python packages and LibreOffice through system package managers unless disabled.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.