SKILLEMALL.ai

AB vendor-payment-optimizer

Оптимизируйте сроки оплаты поставщикам, чтобы максимизировать денежный поток и использовать скидки за раннюю оплату. Анализирует открытую кредиторскую задолженность, оценивает возможности скидок (2/10, чистый срок 30 и т. д.), рассчитывает годовую рентабельность инвестиций от ранней оплаты по сравнению с удержанием денежных средств, генерирует очередь приоритета платежей и отмечает риск просрочки платежа. Используйте при проверке старения кредиторской задолженности, принятии решения о том, какие счета оплатить досрочно, или при построении эффективной стратегии платежей. НЕ для: прямой оплаты счетов (используйте интеграции QBO или банковские), переговоров по контрактам с поставщиками (используйте агент по проверке контрактов) или обработки заработной платы (используйте сверку payroll-gl).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Optimize vendor payment timing to maximize cash flow and capture early…»

Optimize vendor payment timing to maximize cash flow and capture early payment discounts. Analyzes open AP, scores discount opportunities (2/10 net 30, etc.), calculates annualized ROI of early payment vs. holding cash, generates payment priority queue, and flags late payment risk. Use when reviewing AP aging, deciding which invoices to pay early, or building a cash-efficient payment strategy. NOT for: paying invoices directly (use QBO or banking integrations), vendor contract negotiation (use contract-review-agent), or payroll processing (use payroll-gl-reconciliation).

ClawHub Agent Skills автор: samledger67-dotcom v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 606 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Оптимизируйте сроки оплаты поставщикам, чтобы максимизировать денежный поток и использовать скидки за раннюю оплату.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ИнтеграцияФинансытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 35
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2606 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 577 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 26 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (14 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a text-only finance helper for analyzing vendor invoices and payment timing, with no code that can access accounts or send payments.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.