SKILLEMALL.ai

BC travel-expense-faq

Часто задаваемые вопросы (FAQ) по корпоративным командировочным расходам. На основе официальных правил компании по возмещению командировочных расходов, правил управления онлайн-процессом возмещения и руководства пользователя клиентского приложения предоставляются стандартные ответы на часто задаваемые вопросы по возмещению командировочных расходов. Триггерные слова: командировочные расходы, частые вопросы по возмещению, FAQ по возмещению, правила возмещения, процесс возмещения, стандарты возмещения, возмещение расходов на командировку.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«企业差旅费报销常见问题解答(FAQ)。基于公司官方差旅费报销制度、线上报销流程管理办法和客户端操作手册,整理提供差旅费报销常见问题的标准答案…»

企业差旅费报销常见问题解答(FAQ)。基于公司官方差旅费报销制度、线上报销流程管理办法和客户端操作手册,整理提供差旅费报销常见问题的标准答案。触发词:差旅费报销、报销常见问题、报销FAQ、报销规定、报销流程、报销标准、出差报销。

ClawHub Agent Skills автор: longtel-skill v1.0.0 MIT-0 11 файлов тело ≈ 206 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Часто задаваемые вопросы (FAQ) по корпоративным командировочным расходам.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураПоддержка клиентовИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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: 11. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 17
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 206 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)
  • +3Длина description 114: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -44 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed travel expense FAQ built from bundled policy documents and does not request sensitive system access or run code.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 27 авг. 2026 г.