SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC bank-statement-reconciler

Сверка банковских выписок · Сверка банковских операций — Загрузите банковские выписки (CSV/Excel/PDF) + заказы/счета → Автоматическое сопоставление ИИ → Результаты сверки (совпавшие/разница/незаявленные/несовпавшие). Поддерживает китайские банки (BOC/ICBC/CCB), Alipay/WeChat Pay, PayPal/Stripe, Amazon/Shopify/Temu. Триггер: банковские выписки, сверка, сопоставление выписок, банковская сверка, bank reconciliation, statement matching, сверка заказов, сверка счетов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Bank Statement Reconciler · 银行流水对账 — Upload bank statements (CSV/Excel…»

Bank Statement Reconciler · 银行流水对账 — Upload bank statements (CSV/Excel/PDF) + orders/invoices → AI auto-matching → Reconciliation results (matched/difference/unclaimed/unmatched). Supports Chinese banks (BOC/ICBC/CCB), Alipay/WeChat Pay, PayPal/Stripe, Amazon/Shopify/Temu. Trigger: 银行流水, 对账, 流水匹配, 银行对账, bank reconciliation, statement matching, 订单对账, 发票对账.

ClawHub Agent Skills автор: YKGlobal01 v1.0.0 MIT-0 11 файлов тело ≈ 1 476 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Сверка банковских выписок · Сверка банковских операций — Загрузите банковские выписки (CSV/Excel/PDF) + заказы/счета → Автоматическое сопоставление ИИ →…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

СправочникStripeShopifyФинансытип 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%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
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: bank-statement-reconciler (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: 11. 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 54/100

    • 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: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (bank-statement-reconciler) не совпадает с папкой (bank-reconciler-pro)
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1476 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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)
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • -37 из 7 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 357 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This appears to be a real bank reconciliation skill, but it should be reviewed because it handles sensitive financial records and under-explains external sharing through Feishu.
    LLM: suspicious (high) · 28 мая 2026 г.