AD kpi-alert-system
Мониторинг бизнес-KPI с оповещениями на основе пороговых значений. Подключается к QuickBooks Online, Google Sheets и CSV-экспортам для отслеживания старения дебиторской задолженности, денежного потока, роста выручки, валовой прибыли и скорости сжигания средств. Отправляет оповещения через Telegram, Slack или электронную почту при превышении пороговых значений. Используйте, когда пользователь хочет настроить автоматический мониторинг финансового состояния, определить правила оповещения для бизнес-метрик или выполнить периодическую проверку KPI. НЕ для мониторинга акций/криптовалют в реальном времени (используйте defi-position-tracker), ERP-систем (SAP, Oracle) или панелей мониторинга, требующих инструментов BI в реальном времени (используйте Power BI или Looker).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Business KPI monitoring with threshold-based alerts. Connects to Quick…»
Business KPI monitoring with threshold-based alerts. Connects to QuickBooks Online, Google Sheets, and CSV exports to track AR aging, cash runway, revenue growth, gross margin, and burn rate. Fires alerts via Telegram, Slack, or email when thresholds breach. Use when a user wants to set up automated financial health monitoring, define alert rules for business metrics, or run a periodic KPI check. NOT for real-time stock/crypto monitoring (use defi-position-tracker), ERP systems (SAP, Oracle), or dashboards requiring live BI tools (use Power BI or Looker).
Мониторинг бизнес-KPI с оповещениями на основе пороговых значений.
Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Утечка данных
exfil-webhook-urlSKILL.md:58URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)webhook: "https://hooks.slack.com/services/..."
заглушка
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "updated"
Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 7
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2288 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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 561 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 26 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
- +4Есть примеры (15 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.