SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC erpclaw

Система ERP, разработанная с использованием ИИ. Полный учет, выставление счетов, управление запасами, закупки, налоги, биллинг, управление персоналом, расчет заработной платы, продвинутый учет (ASC 606/842, внутрифирменные операции, консолидация) и финансовая отчетность (включая отчет о прибылях и убытках / пробный баланс / расходы с группировкой по отделам, проектам, центрам затрат, местоположению или фондам). 496 действий в 14 областях, 45 дополнительных модулей расширения (устанавливаются пользователем с одобрения из GitHub). Двойная запись в ГК, неизменяемый аудиторский след, соответствие стандартам US GAAP. Лицензия GNU GPL v3 (значок "MIT-0" на торговой площадке является настройкой по умолчанию платформы ClawHub; файл LICENSE.txt в пакете имеет лицензию GPL v3).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-native ERP system. Full accounting, invoicing, inventory, purchasin…»

AI-native ERP system. Full accounting, invoicing, inventory, purchasing, tax, billing, HR, payroll, advanced accounting (ASC 606/842, intercompany, consolidation), and financial reporting (including P&L / trial balance / spend grouped by department, project, cost center, location, or fund). 496 actions across 14 domains, 45 optional expansion modules (user-approved install from GitHub). Double-entry GL, immutable audit trail, US GAAP compliant. Licensed under GNU GPL v3 (the marketplace "MIT-0" badge is a ClawHub platform default; the LICENSE.txt in the bundle is GPL v3).

ClawHub Hermes автор: Nikhil Jathar v4.15.0 MIT-0 80 файлов тело ≈ 11 710 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Система ERP, разработанная с использованием ИИ.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, стоимость исполнения

ПроцедураGitHubTelegramФинансытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
58
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Стоимость исполнения вес 6
40
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.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
  3. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 80. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 579 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 11710 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 11710 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, git, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Согласованность. Диалект Hermes требует category и tags
  • 100Шаги. Шагов: 17
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 7, есть раздел про ошибки
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Ответ описан самодельной разметкой (9 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 578 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
ERPClaw is a coherent local ERP skill, but it needs Review because it can change financial and payroll records, manage credentials, and install/update executable modules while some controls and disclosures are under-scoped.
LLM: suspicious (high) · 16 авг. 2026 г.