SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC snarky-expense-butler

Злоязычный менеджер учета расходов, поддерживает учет, запросы, напоминания о бюджете, злоязычный анализ расходов, статистику по регионам, графики трендов. Активируется, когда пользователь упоминает учет расходов, расходы, траты, платежи, записать транзакцию, анализ расходов, бюджет, вести учет. НЕ для: анализа акций/инвестиций, рекомендаций программ для учета расходов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«毒舌记账管家，支持记账、查询、预算提醒、毒舌消费分析、地域统计、趋势图。当用户提到记账、消费、花销、支出、记一笔、消费分析、预算、记个账时触…»

毒舌记账管家，支持记账、查询、预算提醒、毒舌消费分析、地域统计、趋势图。当用户提到记账、消费、花销、支出、记一笔、消费分析、预算、记个账时触发。NOT for: 股票/投资分析、记账软件推荐。

ClawHub Agent Skills автор: ybl2020 v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 273 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Злоязычный менеджер учета расходов, поддерживает учет, запросы, напоминания о бюджете, злоязычный анализ расходов, статистику по регионам, графики трендов.

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

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
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: 9. 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
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 75Шаги. Шагов: 3
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 273 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
  • +3Длина description 96: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 7 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a mostly coherent expense tracker, but its chart feature can send spending totals to OpenRouter despite claiming local-only, no-API behavior.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.