SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC receipt-assistant

Помощник по обработке платежных документов для возмещения расходов. Автоматическое распознавание документов (билеты на поезд, чеки на такси, маршрутные листы, счета из отелей), извлечение ключевой информации (дата, сумма, номер счета), переименование файлов по правилам, создание сводных отчетов. Ключевые слова: возмещение расходов, счет, распознавание документов, билеты на поезд, чеки на такси, счета из отелей, упорядочивание документов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«报销票据处理助手。自动识别票据（火车票、打车发票、行程单、酒店发票）、提取关键信息（日期、金额、发票号）、按规则重命名文件、生成汇总报表。触…»

报销票据处理助手。自动识别票据（火车票、打车发票、行程单、酒店发票）、提取关键信息（日期、金额、发票号）、按规则重命名文件、生成汇总报表。触发词：报销、发票、票据识别、火车票、打车票、酒店发票、整理票据。

ClawHub Agent Skills автор: YY-C8 v1.0.0 11 файлов тело ≈ 347 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Помощник по обработке платежных документов для возмещения расходов.

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

СправочникИнфраструктуратип 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
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
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: 11. 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 347 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
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 102: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -38 из 8 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent receipt-organizing skill that scans user-chosen receipt folders, copies renamed outputs, and creates Excel reports without evidence of hidden access, exfiltration, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.