SKILLEMALL.ai

AC vestafolio-capacite-emprunt

Оцените максимальную сумму ипотечного кредита, которую французская семья может получить, исходя из дохода, существующих платежей и коэффициента долговой нагрузки HCSF 35% с помощью симулятора Vestafolio, после ответов на вопросы симулятора (чистый доход семьи, фиксированные платежи, ставка, срок, ставка страховки). Используйте, когда пользователь спрашивает, сколько он может занять, «combien puis-je emprunter», покупательную способность (capacité d'emprunt), коэффициент долговой нагрузки (taux d'endettement) или какой бюджет на недвижимость позволяет его зарплата.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Estimate the maximum mortgage a French household can borrow from incom…»

Estimate the maximum mortgage a French household can borrow from income, existing charges and the HCSF 35 % debt ratio using Vestafolio's simulator API, after asking the simulator's questions (net household income, fixed charges, rate, duration, insurance rate). Use when a user asks how much they can borrow, "combien puis-je emprunter", borrowing capacity (capacité d'emprunt), taux d'endettement, or what property budget their salary allows.

ClawHub Agent Skills v1.0.0 2 файла тело ≈ 1 451 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Оцените максимальную сумму ипотечного кредита, которую французская семья может получить, исходя из дохода, существующих платежей и коэффициента долговой…

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: vestafolio-capacite-emprunt (ClawHub)

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 52/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 29
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1451 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 444 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a clearly scoped mortgage borrowing calculator that sends the user's entered financial inputs to Vestafolio's simulator API as disclosed.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: